智聘未来： AI驱动的零代码简历工场

一、项目背景

在当今竞争激烈的就业市场中，一份专业、精准的简历是求职者脱颖而出的关键。然而，传统简历制作存在以下痛点：

1. 格式混乱：用户缺乏设计能力，导致简历排版不美观、重点不突出。
2. 内容冗余：手动撰写易遗漏关键信息，且难以匹配目标职位的关键词。
3. 效率低下：从构思到最终定稿耗时较长，尤其对非技术背景用户而言，代码实现门槛高。

为解决这些问题，结合 AI 编程能力与 EdgeOne Pages 的静态部署优势，设计一款 在线简历生成器，实现以下目标：

• 低代码开发：通过AI编程智能代码生成与优化功能，快速搭建前后端逻辑。
• 实时交互：用户输入信息后，系统自动优化内容并生成可视化简历。
• 多平台适配：支持 PDF/Word 导出、多语言简历生成。

二、需求分析

1、用户需求

• 模板选择：提供 5+ 种行业标准模板（简洁型、创意型、技术型等）。
• 信息输入：用户填写基本信息、工作经历、技能、项目经验等。
• 实时预览：修改内容后，简历界面即时更新，支持拖拽调整布局。
• 导出与分享：一键生成 PDF/Word 文件，支持简历链接分享。

2、系统需求

• 前端：响应式设计，兼容 PC 与移动端；实时渲染简历内容。
• 后端：处理用户输入、模板渲染逻辑。
• 部署：静态资源部署至 EdgeOne Pages，动态逻辑通过 Serverless 函数实现。

三、项目构建过程

1、开发工具与环境搭建

• CodeBuddy ： 安装 AI编程 VSCode 插件，启用 Craft 智能体 输入如下提示词生成项目框架代码。

帮我做个简历生成助手网站

能够根据用户提供的个人信息和求职目标，自动生成符合行业标准、通过 ATS（申请人跟踪系统）筛选的简历。请按照以下步骤操作：

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#### **第一步：收集用户信息**
1. **基本信息**  
   - 姓名、联系方式、邮箱、LinkedIn/GitHub 等（可选）。  
   - 目标职位名称（例如：前端开发工程师、产品经理）。  

2. **职业背景**  
   - 工作经历/实习经历（公司名称、职位、时间段、核心职责与成就）。  
   - 教育背景（学校、学位、专业、毕业时间）。  
   - 技能（技术栈、语言、工具等）。  
   - 项目经验（项目名称、角色、技术细节、成果量化）。  

3. **个性化需求**  
   - 是否需要中英文简历？  
   - 是否有特定行业偏好（如互联网、金融、制造业等）？  
   - 是否需要突出某个技能或经历？  

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#### **第二步：分析职位要求**
1. **JD（职位描述）解析**  
   - 输入目标职位的 JD 或关键词（例如：“Python”、“团队管理”、“数据分析”）。  
   - 自动提取核心技能、职责和优先项。  

2. **ATS 优化**  
   - 根据 JD 关键词调整简历内容，确保通过 ATS 筛选。  
   - 避免模糊表述（如“团队合作”），改为量化成果（如“带领 5 人团队完成 X 项目，提升效率 30%”）。  

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#### **第三步：生成简历**
1. **模板选择**  
   - 提供 3-5 种行业标准模板（简洁型、创意型、技术型等）。  
   - 用户可选择模板风格或自定义布局。  

2. **内容生成**  
   - **摘要/个人简介**：用 2-3 句话总结职业亮点。  
   - **工作经历**：按时间倒序排列，突出与目标职位相关的职责和成就。  
   - **技能与工具**：分点列出，优先匹配 JD 关键词。  
   - **项目经验**：按“项目名称 + 角色 + 技术 + 成果”格式呈现。  
   - **教育背景**：简洁列出学历信息。  

3. **格式优化**  
   - 自动生成 PDF/Word 格式，适配 ATS 和 HR 阅读习惯。  
   - 提供“一键美化”选项（如调整排版、配色、图标）。  

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#### **第四步：反馈与调整**
1. **简历评分**  
   - 提供 ATS 评分（0-100 分）和优化建议（如“缺少 Python 技能关键词”）。  
   - 高亮匹配度高的部分和需改进的领域。  

2. **用户修改**  
   - 允许用户手动调整内容或重新生成。  
   - 支持多版本保存（如“技术岗版本”、“管理岗版本”）。  

3. **导出与分享**  
   - 支持一键导出为 PDF/DOCX/HTML 格式。  
   - 提供简历链接，可分享至 LinkedIn 或直接投递。  

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#### **附加功能建议**
1. **实时预览**：用户修改内容时，实时显示 PDF/Word 效果。  
2. **简历对比**：提供“优化前后”对比，直观展示改进点。  
3. **行业模板库**：针对不同行业（如互联网、金融、医疗）提供定制化模板。  
4. **AI 模拟面试**：根据简历内容生成面试问题，帮助用户准备。  

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用户可高效生成专业简历，同时确保内容精准匹配目标职位，最大化通过 ATS 和 HR 筛选的概率。  

Craft自动构建过程如下：

构建完成。

2、本地部署项目

在Craft对话中输入：完成本地项目部署。

部署完成，在本地浏览器打开填写信息，显示报错简历失败。

3、修复项目

在终端查看报错信息，然后将错误信息反馈给Craft进行修复。

Proxy error: Could not proxy request /api/resumes from localhost:3000 to http://localhost:5000/.
See https://nodejs.org/api/errors.html#errors_common_system_errors for more information (ECONNREFUSED).

4、测试与优化

• 单元测试：

使用 Jest 编写测试用例，CodeBuddy 自动补全测试代码。

应用测试用例，验证表单校验规则（如必填字段、邮箱格式）。

• 代码评审：

通过 CodeBuddy 的 代码评审 功能优化 app.js组件。

点击修复，进行代码的优化。

5、部署与上线

1. 使用EdgeOne Pages MCP服务的deploy_folder_or_zip工具，需要提供API token。
2. 部署resume-builder/build目录
3. 获取部署后的公开URL

四、方案优势

1、开发效率提升

• CodeBuddy 的 Craft 智能体： 自动生成 app.js、app.css、index.js等代码，减少 80% 手动编码时间。

2、代码质量保障

• 智能评审：CodeBuddy 自动检测潜在问题（如逻辑错误），确保代码健壮。

3、可扩展性

• 灵活扩展： 通过 CodeBuddy 来集成 MCP （如EdgeOne MCP）。

五、方案总结

本项目通过 ** AI工具编程能力** 与 EdgeOne 的部署优势，成功构建了一款高效、专业的在线简历生成器，解决了传统简历制作的痛点。其核心价值体现在：

1. 技术革新：CodeBuddy 的智能代码生成与优化功能大幅缩短开发周期，降低技术门槛。
2. 商业价值：通过优化与模板多样性，帮助用户提升简历通过率，助力求职成功率。
3. 可持续扩展：基于模块化设计与开放生态，可快速迭代新功能（如 AI 模拟面试、简历对比）。

通过本项目的实践，验证了 @CodeBuddy 在快速开发、质量保障与成本控制方面的卓越能力，为 AI 驱动的开发模式提供了可复制的范例。