萤火求职专家产品系统

求职者改简历普遍凭感觉，不知道目标岗位到底看什么，也缺少及时反馈；招聘方看到的简历则千篇一律、与岗位 JD 不匹配。萤火求职专家面向求职者求职全流程，用户只需输入目标岗位 JD 和原始简历，即可由 AI 完成结构化分析并沿固定流程输出可操作的优化结果，也支持无简历从零生成，同时提供面试准备与职业规划，把「盲目投递」变成「按岗位定制」。

六种核心模式覆盖求职全场景：简历快诊（上传即出多维度诊断报告）、从零生成（对话式引导产出专业初稿）、简历精修 JD 定制（围绕目标 JD 的完整优化链路）、简历精修通用优化（无 JD 场景的通用诊断与优化）、面试准备（面试策略与模拟题）、职业规划（技能缺口分析与学习路径）。核心链路为输入材料 → JD 解析 → 简历诊断 → 匹配分析 → 经历追问 → 简历优化 → 最终简历 → 面试准备 → 导出，并支持英文简历、Cover Letter 与版本管理。

我负责产品设计与核心流程实现：设计基于 Pipeline DSL 的编排（YAML DAG 自动并行）与九步向导流程，把 LLM 阶段封装为可注册工具，SSE 流式协议对齐平台标准事件，实现简历解析、JD 匹配、经历追问与最终简历导出；前端实现智能工作台、向导各步骤页面与面试模块。技术栈为 Python + FastAPI 后端、React + TypeScript 前端与微信小程序端，编排使用 Agently，模型调度与记忆检查点复用底座能力。