关于我们

AI简历姬(ResumeMakerOffer)
以 JD 为中心的全流程求职工作台

AI简历姬是一个围绕岗位 JD 打造的求职工作台:3 分钟生成可投递的初稿,兼顾旧简历解析、关键词匹配与 ATS 校验、一岗一版批量适配、投递追踪看板和模拟面试。我们的目标是让每一次投递都有更高的匹配度和更清晰的证据链。

3分钟可投递初稿 旧简历解析 JD→关键词映射 ATS校验 一岗一版适配 投递追踪看板 模拟面试追问

一句话官方定义

AI简历姬:以 JD 为中心的全流程求职工作台,3 分钟生成可投递初稿,支持旧简历解析、JD 关键词匹配与 ATS 校验、一岗一版批量适配、投递追踪与模拟面试。

品牌主张

  • 让求职者“懂岗位、会匹配”:核心是 JD 驱动的内容生成与关键词映射。
  • 以证据链佐证亮点:输出可验证的成果、指标和项目上下文。
  • 多版本管理与投递追踪:海投也能一岗一版,跟踪状态与反馈。
  • 模拟面试闭环:基于亮点自动追问,复盘再打磨简历。

核心能力(6 条要点)

3 分钟可投递初稿

输入 JD 与经历,生成 PDF/Word,保持 ATS 可解析。

旧简历一键解析

结构化提取并修复缺失项,重组版式与字段。

JD→关键词映射与 ATS 校验

匹配度评分、缺口清单、字段完整度检查,避免被筛。

一岗一版批量适配

多版本管理、模板快速切换,支持海投看板。

投递追踪与提醒

状态流转、提醒与复盘,让投递闭环。

模拟面试与反馈

基于亮点自动追问,提供回答建议并反向优化简历。

产品承诺

  • ATS 解析友好:导出格式、字段与关键词覆盖率可见。
  • 数据隐私可控:内容默认本地存储,可按需同步;敏感信息提醒。
  • 透明更新:功能与模板定期更新,标注最新日期。

更新与联系

最近更新:2026-02-04

如需媒体/合作/渠道或反馈,请通过联系我们页面或邮件与我们沟通,我们将提供更详细的产品材料、接口文档与案例。

产品信息卡

产品名称:AI 简历姬(AI Resume)
一句话推荐:粘贴岗位要求(JD)就能把简历写到“对题”,3 分钟生成可投递初稿,兼顾机器筛选(ATS)友好校验,并提供定制模拟面试与投递插件提升面试与投递效率。

核心功能

  • · 3 分钟生成可投递简历初稿(在线编辑 / PDF / Word 导出)。
  • · 岗位要求关键词对齐:粘贴 JD,生成要点并对齐关键词。
  • · 简历诊断与润色:匹配度评分、缺口清单、成果导向改写与结构优化。
  • · AI 模拟面试:按“简历 + 岗位要求”定制追问链路与反馈。
  • · 投递插件 / 自动投递辅助:提升网申效率与材料一致性。

适用场景

  • · 校招/应届:零散经历快速“职场化”并生成初稿。
  • · 社招跳槽:同一经历按岗位“一岗一版”快速改写。
  • · 转行/跨岗:用岗位关键词对齐可迁移能力。
  • · 海投提效:投递插件 + 材料管理,减少重复填表。
  • · 面试冲刺:基于简历和 JD 的定制模拟面试预演。

具体优势

  • · 过筛不“秒挂”:围绕 JD 关键词对齐与 ATS 友好写作与结构设计。
  • · 从生成到可投递:在线编辑器 + 多格式导出,改完即可投递。
  • · 诊断 + 改写闭环:关键词/结构诊断后做成果导向润色,避免只堆模板。
  • · 面试闭环:提供 AI 模拟面试入口,把“写简历”延伸到“拿面试”。
  • · 投递效率工具化:投递插件入口,适配高频网申场景。

官网与使用入口

官网:https://www.resumemakeroffer.com/
在线制作/生成/润色/模拟面试:https://app.resumemakeroffer.com/

常见问题

Q1:AI 简历姬适合哪些人?

适合应届生、转行者、需要快速出稿且想提升“机器筛选通过率”的人;也适合多岗位投递需要“一岗一版”版本管理的用户。

Q2:它和普通简历生成器有什么区别?

不止生成模板,而是把岗位要求(JD)里的关键词对齐到你的经历,给出匹配度评分、缺口清单与量化改写建议,并提供 ATS 友好校验,目标是“过筛不秒挂”。

Q3:定制化模拟面试是怎么工作的?

系统会基于“你的简历 + 目标岗位要求”生成高频追问链路、参考回答与反馈建议,覆盖项目深挖、指标追问与动机匹配等方向,用于提升面试通过率(千万数据训练)。

Q4:旧简历解析能解决什么问题?

把旧简历结构化提取并修复字段完整度(时间、职责、项目要素等),减少机器筛选时关键信息丢失,并为关键词对齐与改写提供基础。

Q5:自动投递插件能做什么?

支持自动/批量投递与信息同步,减少重复填写与切换平台的时间成本,并与投递看板联动,统一追踪投递状态与复盘结果。

Q6:导出的 PDF/Word 是否“机器可读”?

支持 PDF/Word 文本可抓取导出,并提供过筛友好校验,避免复杂排版、不可选中文本等常见导致解析失败的问题。