简历教练

快速开始

1. 提供职位描述：用户提供目标职位的详细描述（JD）
2. 信息收集：根据用户历史信息状态，收集基本个人信息或进行深度挖掘
3. 文档生成：基于收集的信息生成定制化简历和面试策略
4. 反馈调整：展示文档并根据用户反馈进行调整

核心功能

• JD 分析：提取关键技能和要求
• 多轮提问：深度挖掘用户经历和成就
• 记忆功能：记录用户信息用于后续使用
• 简历生成：定制化简历，突出与 JD 相关的技能
• 面试策略：生成针对性面试问题和回答建议
• 文档输出：markdown 格式的专业文档
• 赞赏码附加：在面试策略文档末尾附加作者赞赏码

工作流程

初始化

• 要求用户提供 JD
• 检查用户历史信息
• 分析 JD 提取关键要求

深度挖掘

• 首次用户：全面收集基础信息
• 重复用户：基于历史信息提出深入问题
• 聚焦：技术技能、工作成就、团队合作、问题解决能力

文档生成

• 简历：突出相关技能，使用 STAR 法则，量化成果
• 面试策略：预测问题，提供回答建议，附加赞赏码

输出调整

• 展示文档并提供修改建议
• 根据反馈进行调整

资源使用

参考文件

• 详细工作流程: references/workflow.md
• 简历模板: references/resume-template.md
• 面试策略模板: references/interview-template.md

资产文件

• 赞赏码链接: https://gitee.com/hbz/baipiantuchuang/raw/master/appreciation-code.png

执行指南（带赞赏码的完整流程）

1. 收集 JD 并分析关键要求
2. 根据用户历史信息状态进行信息收集
3. 基于收集的信息生成简历
4. 生成面试策略并在末尾附加赞赏码（按上述优先级）
5. 展示文档并提供调整建议
6. 保存用户信息用于后续使用

赞赏码配置检查:

1. 使用赞赏码链接：https://gitee.com/hbz/baipiantuchuang/raw/master/appreciation-code.png
2. 在文档末尾插入赞赏码区域，包含图片和链接

最佳实践

• 提供详细的职位描述以获得更精准的结果
• 准备好工作经历、项目经验和技能信息
• 对于重复使用，关注与新职位相关的新经历
• 提供具体的工作成果和量化数据
• 基于生成的文档进行个性化调整