resume-jd-optimizer-cn 是行业应用领域的开源项目，由 coinluu 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 545 个项目，GitHub 星标数为 186。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：求职者针对特定岗位快速定制简历。同类可对比的替代方案包括 Rezi、Kickresume、Resume Worded。
resume-jd-optimizer-cn
输入JD，一键生成高匹配中文简历和ATS文本
这是一个面向中国求职者的中文简历优化智能体技能包。它通过解析目标岗位的职位描述（JD），诊断用户现有简历与岗位要求之间的差距，并生成定制化的中文简历、ATS纯文本版本以及可能的面试追问清单。该项目旨在解决求职者简历与岗位匹配度低、缺乏针对性优化的问题。其核心能力包括JD关键词提取、简历缺口分析、定制化内容生成（如项目经历重写、技能匹配）以及输出符合ATS解析的纯文本格式，以提升简历通过初筛的概率。项目基于LLM和提示词工程，支持ChatGPT、Codex等AI代理，属于早期但实用的职业发展工具。
开源
free
智能体
GitHub 星标
★ 186
维护状态
维护中
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类智能体
开发团队coinluu
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言
技术栈/模型ai-agent,ats,career,career-tools,chatgpt,china,chinese,codex,cv,interview-prep,jd-analysis,job-search,llm,prompt-engineering,recruitment,resume,resume-optimizer,skill
GitHub 星标★ 186
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-06-11 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2
使用教程
核心亮点
- 深度结合中国招聘市场语境，针对中文简历优化，非简单翻译
- 输出包含ATS纯文本版，直接应对机器初筛场景
- 生成面试追问，帮助用户预演面试，增强准备深度
不足之处
- 文档/社区待观察
- 依赖外部LLM服务，自身不提供模型，需用户自备API或环境
适用场景
- 求职者针对特定岗位快速定制简历
- HR或职业顾问辅助优化候选人简历
- 面试前准备，生成可能的追问问题
替代项目
Rezi、Kickresume、Resume Worded
项目介绍
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