srbhr/Resume-Matcher

解决的问题

它帮助求职者为特定的职位申请创建量身定制的简历和求职信，减少了根据职位描述手动定制文档的工作量。

工作原理

用户上传一份主简历（PDF 或 DOCX）并粘贴目标职位描述。系统使用大型语言模型（LLM）——支持本地提供商（如 Ollama）和云提供商（如 OpenAI、Anthropic 和 Google Gemini）——来分析文档、生成定制内容并提出改进建议。然后，用户可以使用各种模板自定义布局，并将最终结果导出为 PDF。

适用人群

希望针对特定职位优化简历和求职信以增加录用机会的求职者。

亮点

• AI 驱动的定制：使用多种受支持的 LLM 生成针对特定职位的简历内容和求职信。
• 简历评分：提供匹配分数并突出显示关键词，以显示简历与职位描述的匹配程度。
• 面试准备：根据定制的简历自动生成结构化的面试准备内容。
• 灵活导出：提供多种专业的 PDF 模板，包括 LaTeX 和现代布局。
• 本地与云端 LLM 支持：通过 Ollama 兼容本地模型，或通过 LiteLLM 兼容云 API。