AI 简历优化器产品系统

随着求职市场竞争加剧，大量求职者的简历存在关键词缺失、成果描述模糊、与目标岗位匹配度低等问题。传统简历服务依赖人工修改，成本高、周期长、无法针对具体岗位JD进行优化。本项目旨在通过AI能力，帮助求职者快速生成针对目标岗位的高匹配度简历，提升简历筛选通过率。

1. 简历+JD输入：支持用户粘贴原始简历和目标岗位JD。
2. AI智能优化：调用大语言模型，从关键词匹配、成果量化、动词优化、ATS兼容性四个维度重写简历。
3. Before/After对比：清晰展示优化前后的差异，便于用户理解修改逻辑。
4. 匹配度评分：从关键词覆盖率、成果量化率、ATS兼容性等维度给出综合评分。
5. 差距分析：指出简历中缺失但岗位要求的能力，给出补充建议。
6. 结果导出：优化后的简历支持一键复制，方便用户直接使用。

本项目由我独立负责前端架构设计、页面开发、API接口对接以及部署上线工作。

具体实现：
1. 前端架构：基于 Next.js 14 + TypeScript + Tailwind CSS 搭建，采用 App Router 模式，组件化开发。
2. 核心页面：设计简历输入区、JD输入区、优化按钮、Before/After对比展示、匹配度评分卡片、修改说明和差距分析模块。
3. AI能力：通过 OpenAI SDK 兼容模式接入通义千问 qwen-plus 模型，后端使用 Next.js API Routes 实现异步调用。
4. Prompt工程：设计结构化 prompt，从关键词匹配、成果量化、动词优化、ATS兼容性四个维度优化简历内容。
5. 数据解析：通过正则解析 AI 返回结果，分离出优化简历、修改说明、评分、差距分析四个模块，前端独立渲染。
6. 部署与测试：本地启动 Next.js dev server，完整测试优化链路，确保响应稳定、界面美观。

项目亮点：
- AI 原生设计：针对具体岗位 JD 定制优化，不是通用模板
- 结果可视化：四项评分 + Before/After 对比，用户价值清晰
- 工程规范：TypeScript 全链路，代码类型安全