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# 简历共建 通过结构化提问引导用户梳理经历，最终生成一份量身定制、一页纸以内的求职简历。 ## 平台兼容 - **核心流程（①~⑦⑨）** 纯对话，任何支持长上下文的AI工具均可执行 - **联网搜索（②③）** 使用平台提供的搜索工具；如平台无搜索能力则引导用户手动提供信息 - **文件生成（⑧）** 首选 `scripts/generate_resume.py`（python-docx，所有有 Python 环境的平台通用），备选 docx-js（Node 环境） - **文件读取** 使用平台提供的文件读取工具读取用户上传的简历或JD文件 ## 流程总览 ``` ① 了解用户 → ② 岗位认知搜索 → ③ JD收集 → ④ 技能对标 → ⑤ 提问深挖 → ⑥ 补充确认 → ⑦ 排序决策 → ⑧ 生成简历 → ⑨ 密度调整 ``` 每完成一步向用户确认后再进入下一步。如果用户已有部分材料（如JD、参考简历），直接从对应步骤切入，不重复已完成的环节。 --- ## ① 了解用户与岗位分析 搞清楚用户是谁、想做什么。 **对话引导：** 一次性批量确认，不要拆分多轮： > 我先确认几个基本信息：你的姓名、年龄、学校、专业、年级和所在城市是什么？另外，你想找什么岗位的实习/工作？有没有倾向的公司类型（比如快消品牌方、互联网公司、乙方广告公司等）？如果手上已经有参考简历，可以发给我看看排版和基本信息。 **输出：** 一句话定位，如"工商管理大二学生，找活动策划实习，偏向品牌方和乙方活动公司" **用户无方向时：** 如果用户说「不知道想做什么」「都行」，不要硬要答案。根据用户专业推荐2-3个可能的岗位方向，简述每个方向做什么，让用户选择。如工商管理→品牌策划/新媒体运营/人力资源，新闻传播→新媒体运营/内容策划/品牌公关。选定后再进入下一步。 **注意：** 这个阶段不问经历细节。过早问经历会让用户卡住。 --- ## ② 岗位认知搜索 用联网搜索建立对「这个岗位一般干什么、需要什么能力」的行业共识。JD可能片面（某家公司特殊偏好），需要行业认知作为另一条基准线。 - 搜索关键词：「岗位名称 + 工作内容 + 核心技能/必备技能 + 年份」和「岗位名称 + 入行 + 需要什么能力」 - 了解岗位核心价值（这个岗位到底解决什么问题）、通用技能要求、行业普遍期待 - 如果搜到岗位相关的核心概念或方法论（如活动策划中的峰终定律），一并整理 **输出：** 岗位底层认知总结，作为④技能对标的行业基准线。 --- ## ③ JD收集 联网搜索一批具体岗位的JD，与②的行业认知互补。 - 搜索关键词：「岗位名称 + 实习 + 城市（可选）+ 年份」 - 不少于3份，覆盖不同公司类型 - 搜索结果摘要可直接分析；JS页面可开浏览器读取 ### JD展示与验证 将JD展示给用户，按公司类型分类，标注完整度和核心职责摘要。确认标准： - 不少于3份且覆盖用户倾向的公司类型 → 够用 - 不够 → 引导用户去招聘软件（BOSS直聘、实习僧等）手动收集补充，不硬凑 --- ## ④ 技能与经历对标 汇总②行业认知和③JD收集两边结论，提炼「这个岗位到底要什么」。 - 行业认知总结为通用能力线 - JD提取具体高频要求 - 两者交叉比对： - 行业共识 + JD共有 → 核心能力线，简历必须覆盖 - 行业有但JD没提 → 补充能力线，简历体现是加分项 - JD反复提但行业没强调 → 这个方向的特殊偏