救救简历
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核心功能 案例展示 积分包 常见问题 立即体验
AI 简历诊断 · JD匹配 · 模拟面试

你的简历，真的该被救一下了

都2026了，还没用上AI吗？还在肉身抗算法吗？
怪不得你的投递永远石沉大海，消息永远已读不回。
救救简历使用强大的模型和专属的多重智能体，从专业维度帮你诊断问题、挖出亮点、匹配岗位关键词，并生成更适合每一份JD的简历。从简历优化到沟通话术再到面试准备，全过程服务助你拿下心仪Offer。
立即下载 App Store
5 大维度简历诊断 7 大维度 JD 匹配 ATS 关键词覆盖分析 一份 JD 一份定制简历 HR / 专业面 / 高层面试准备 招聘沟通话术生成
不是你不够好，可能是简历没说到点上。
AI RESUME RESCUE
76
RESCUE
简历急救中
发现表达不够产品化、关键词覆盖不足、成果证据还可以更强。
AI 简历诊断
问题、亮点、优化方向一次看清
5维
JD 匹配分析
岗位要求、ATS关键词、缺失风险
7维
一份 JD 一份简历
针对每个岗位生成定制化表达
定制
模拟面试
HR面、专业面、高层面提前演练
面试
沟通话术生成
主动打招呼、争取面试、回复薪资
嘴替
核心功能

五大核心功能

01 简历诊断

简历优化

AI诊断简历，根据目标岗位进行优化。

简历优化
简历诊断 目标岗位 精准优化
上传简历 选择目标岗位 开始简历诊断 保存至简历库
02

JD 匹配

7维度ATS深度分析，针对性优化，一岗一简历。

JD匹配
03

沟通话术

多平台通用沟通话术，AI一键生成。

沟通话术
04

模拟面试

预测面试题，原地生成回答思路。

模拟面试
05

另一个自己

简历转生传记，探索平行宇宙的你。

另一个自己
案例展示

5 个功能，5 个真实求职场景

以下案例使用模拟简历与模拟岗位资料，按 APP 里的诊断、JD 匹配、话术生成、模拟面试和另一个自己结果结构整理。每张卡片都直接展示求职者最关心的结论：分数、关键维度、缺口、可复制优化点。

JD匹配诊断
AI Match
76
MATCH

一份 JD
一份简历

对标岗位：产品运营
产品理解
72
用户运营
82
数据分析
64
增长转化
78
协作能力
75
真实 App 经验 增长转化结果 活动从 0 到上线
隐藏优势可延展到用户生命周期运营
急需补强数据工具｜用户分层｜岗位关键词
AI 优化方向
用户运营 → 产品运营 / 用户增长
JD匹配分析
ATS Check
73
MATCH

投递前
先对齐 JD

目标岗位：产品运营
中高匹配 · 建议优化后投递
简历具备用户运营、活动策划和数据复盘经验，但还需要补充 A/B 测试、数据分析工具和更明确的增长成果。
ATS解析
82
硬性匹配
76
核心职责
78
关键词
65
语义能力
80
成果证据
62
风险控制
68
已覆盖关键词
用户运营 活动策划 用户增长 转化率 复盘
待补充关键词
A/B测试 漏斗分析 埋点 用户分层 SQL
A/B 测试经验缺失 高
数据工具表达不足 高
用户分层表达不足 中
投递建议：可以投，但先强化用户增长、数据分析、A/B 测试和成果数据。
沟通话术
AI Chat
求职嘴替

HR问薪资不知道怎么答复？
想主动争取面试不知道怎么开口？
每次消息发过去都是已读不回？

救救简历就是你的求职嘴替，你只管输入，动脑交给我们！
简历背景
2年电商运营经验，做过商品上架、活动报名和大促复盘，单场活动销售额18万，转化率提升15%。
样例一：AI 主动打招呼
您好，我看到这个电商运营岗位和我的经历比较匹配。我有2年店铺运营和大促活动经验，做过商品上架、活动报名和数据复盘，也参与过单场销售额18万的活动项目。想进一步了解下岗位情况。
样例二：AI 争取面试
HR顾虑： 我们希望候选人数据分析能力更强，你这块经验好像不多。
理解您的顾虑。我简历里写得比较简略，但实际工作中我会跟踪点击、加购、下单和转化数据，并根据结果调整商品排序、页面卖点和客服话术。之前大促活动转化率提升15%，也和这部分复盘优化有关。希望能争取一次面试机会，我可以具体展开说明。
模拟面试
AI Interview

面试问题
提前演一遍

目标岗位：电商运营
专业面 · STAR 回答框架
JD核心能力 商品、流量、转化、复购怎么理解？
项目深挖 18 万销售额里你负责了哪些环节？
专业场景 流量上涨但转化下降怎么排查？
短板追问 投放、会员、复购能力怎么补足？
本轮精选问题
你提到大促活动销售额达到 18 万、转化率提升 15%，你具体负责了哪些环节？
S 情境
T 目标
A 行动
R 结果
我主要负责活动前的商品整理、报名素材准备、页面信息检查和客服话术同步。活动期间跟踪点击、加购、下单和转化数据，调整商品排序和卖点展示，最终单场销售额达到 18 万，转化率提升 15%。
商品整理 页面检查 数据跟踪 客服协同 转化复盘
回答要点
活动目标、个人贡献、结果数据、点击-加购-下单-转化链路。
避坑提醒
别只说“参与大促”，要说清楚自己负责什么、怎么推动结果。
另一个自己
World Story
指定世界

西游世界重生

看看你在异世界会怎么活下来
黄风岭外有座断碑亭，风一吹，沙子能把人的眼睛磨出血。有人靠神通活命，有人靠胆子活命。他靠判断。
本次生成角色
裴照夜｜黄风岭说刃客
腰间一把窄刀，刀鞘旧得发白。第一次见他的人，多半以为他只是个跑江湖的货郎。
高光片段

黄风岭外有座断碑亭，风一吹，沙子能把人的眼睛磨出血。过路商队不敢在这里久留，因为山里有妖，妖不一定立刻吃人，常先把人围住，问一句：“留下货，还是留下命？”

裴照夜就是在这地方出名的。他不是和尚，也不是道士，更没有天生神通。腰间一把窄刀，刀鞘旧得发白，看起来不像能斩妖的兵器。

可他真正厉害的地方，从来不在刀。他能看穿“想要”。妖怪扑上来之前，眼睛会先落在哪里；山贼举刀时，脚尖会朝哪条退路偏；那些喊着要杀人的，究竟是贪财、怕死，还是急着立功，他只听三句话，就能分出七八成。

后来这本事被人称作：问心刃。他的刀不先砍肉身，先砍念头。

黄风岭 问心刃 断碑亭 一刀收口 让妖自乱
他不是西游路上的神仙，却能把人心看成战场。旁人斗妖靠胆，他斗妖靠判断；旁人等敌人露破绽，他能亲手把破绽谈出来。
根据你的经历自动改写成异世界故事，主打好玩、上头、可分享。
积分包与常见问题

购买积分包

5 积分

¥4.8

尝鲜积分包，适合先体验 App 内核心功能。

  • ✓ 购买的积分为一次性消费虚拟道具
  • ✓ 充值到账后永久有效
  • ✓ 可用于 APP 内的所有功能
  • ✓ 约 0.96 元 / 积分
  • ✓ 登录后可使用微信扫码充值
最热

25 积分

¥19.8

高频使用更合适，App 内标记为最热积分包。

  • ✓ 购买的积分为一次性消费虚拟道具
  • ✓ 充值到账后永久有效
  • ✓ 可用于 APP 内的所有功能
  • ✓ 约 0.79 元 / 积分
  • ✓ 登录后可使用微信扫码充值

积分说明

永久有效

App 内积分规则以购买页展示为准。

  • ✓ 积分可用于简历优化
  • ✓ 积分可用于 JD 匹配
  • ✓ 积分可用于沟通话术
  • ✓ 积分可用于模拟面试
  • ✓ 积分可用于另一个自己

救救简历围绕准备简历、理解岗位、投递沟通和准备面试几个环节提供工具。

你可以用简历优化整理或改写简历内容，用 JD 匹配查看简历与目标岗位的对应关系，用沟通话术准备与招聘方交流时的文本，用模拟面试梳理可能被问到的问题和回答思路。

最基本的是一份可编辑的简历文本。你可以直接粘贴内容，也可以上传 TXT、DOCX 或 PDF 文件。

如果准备投递具体岗位，再准备一份岗位 JD 会更合适。JD 匹配、针对岗位的简历优化和模拟面试都会用到它；沟通话术则可按实际场景补充招聘方的问题、岗位信息、离职原因或到岗时间。

这四项功能对应求职流程中的不同环节，可以单独使用，也可以按投递节奏组合使用。

简历优化适合简历内容还不够清楚、项目职责或成果表达不完整时使用。粘贴完整简历后，结合目标岗位补充真实职责、项目背景和数据，再将生成结果作为修改参考逐项核对。

JD 匹配适合准备投递具体岗位时使用。把岗位 JD 与简历放在一起，查看岗位关注的技能、职责和经历，与现有简历之间的对应关系或信息缺口。

沟通话术适合需要联系或回复招聘方时使用。可用于准备主动开场、回复 HR、询问岗位细节、说明离职原因或到岗时间等文本，并应按真实情况和沟通上下文修改。

模拟面试适合开始准备面试时使用。可围绕简历和岗位 JD 梳理可能被追问的问题、回答思路和自我介绍，再用自己的真实案例完成准备。

一个常见顺序是：先整理简历，再结合具体 JD 调整重点；投递前准备沟通话术；进入面试阶段后再集中准备问题和回答。

网页端和 App 使用同一套账号体系。登录后，账号信息、简历库、积分余额和消费记录会在两个端同步。

你可以在网页端保存和使用简历，也可以在 App 中继续查看和使用相同的账号数据。个人中心可查看当前积分和相关消费记录。

需要调用核心 AI 生成功能时，页面会在操作按钮附近提示是否消耗积分及消耗数量。建议在点击生成前确认页面提示，并在个人中心查看余额和消费记录。

已购买的积分永久有效。不同功能、活动或购买页的具体规则以当时页面展示为准。

请不要上传真实姓名、证件号码、联系方式等不必要的敏感个人信息。你主动提交的简历、岗位 JD 和文本内容会被发送到服务端，用于完成相应的 AI 处理。

账户删除后，相关简历数据、岗位记录和剩余积分会被清除，且无法恢复。使用前也可以查看网站的隐私政策，了解完整的数据处理说明。