面对激烈的求职竞争，手动使用大模型润色简历和准备面试往往效率低下且容易混淆上下文。通过自建本地运行的Web工具，能够将简历优化、JD解析及面试准备全流程整合，不仅解决了多岗位投递时的信息混乱问题，还利用本地模型实现了零成本运作。
智能速览
自建Web工具整合简历优化、JD解析及面试准备功能
本地运行Ollama模型，省去AI订阅费用，确保数据隐私
支持多岗位并行管理，避免大模型上下文混淆导致的信息错乱
针对网申表中的自定义开放性问题，自动生成针对性回答
内置面试练习模式，根据JD生成模拟问答卡片
借助Cursor辅助编写，90%代码由AI生成
精华内容
针对求职痛点，这款工具实现了从投递到面试的全流程AI辅助，兼顾了效率与成本。
痛点解决与多岗位管理
传统使用大模型求职时，随着投递岗位增多，单一聊天记录变得冗长，模型容易出现上下文混淆，将A岗位信息误用于B岗位。若重新开启对话，又需重复上传简历和解释需求。自建工具通过独立的模块化管理，确保每个岗位的信息隔离，极大提升了多岗位并行的投递效率。
智能解析与简历润色
工具支持粘贴JD链接，自动提取公司身份、业务范围及关键词，解决了在填写网申表时无法随时对照JD的麻烦。在简历润色环节，界面采用左右对照模式，左侧为原文，右侧为AI修改建议，支持一键复制或重新生成。考虑到格式调整的灵活性，设计上保留了手动优化的空间，而非强制导出。
网申辅助与成本控制
除了基础的Cover Letter生成，工具重点解决了网申中自定义开放性问题的填写，如“Why do you want to work here”，可一键生成答案。市面上类似Chrome插件的深度生成功能通常需要付费，而该工具接入Ollama本地模型，不仅规避了订阅费用，还保证了数据的私密性。
面试准备与实战演练
面试准备模块通过状态栏清晰区分投递与面试阶段，支持录入面试官信息及面试时长。AI可根据JD自动生成面试题库，也支持手动添加关注重点。生成的问答可直接转化为Flashcard练习模式，帮助求职者在面试前进行高效的模拟演练。
这款基于个人需求开发的工具，展示了技术如何精准解决实际生活痛点。虽然目前仅供个人本地使用，但其设计思路为求职者提供了高性价比的自动化参考，未来或许能通过开源或分享激发更多创意。
