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[分享创造] 写了个简历分类工具「阅历」, AI 打四个分:岗位 / 资历 / 强度 / 注水嫌疑

最近招人看简历看得有点烦,写了个桌面小工具给自己用,顺手开源了。 把一个文件夹的简历( PDF / DOCX / TXT )丢进去,后台并发调 Jev 模型,每份简历出四个判定: 岗位分类(后端/前端/算法/数据/测试/运维/产品/其他) 资历级别(实习 / 初级 / 中级 / 高级 / 专家) 技术强度 0-10 注水嫌疑 0-1 个人最喜欢注水这个维度:时间线重叠、头衔和职责不符、量化数字堆…

www.v2ex.com · 2026-09-21T02:45:00+00:00

最近招人看简历看得有点烦,写了个桌面小工具给自己用,顺手开源了。把一个文件夹的简历( PDF / DOCX / TXT )丢进去,后台并发调 Jev 模型,每份简历出四个判定: 岗位分类(后端/前端/算法/数据/测试/运维/产品/其他) 资历级别(实习 / 初级 / 中级 / 高级 / 专家) 技术强度 0-10 注水嫌疑 0-1 个人最喜欢注水这个维度:时间线重叠、头衔和职责不符、量化数字堆砌这些信号都会被扣分。

实测有份简历年限到了高级,强度只给 2.9 ,注水 0.44——这种「年限撑不起头衔」的组合,约面试时就知道该重点盘什么了。开源,MIT: /ai-market-guide/ 三平台安装包在 Release 里直接下。

都未签名,mac 装完执行一下 xattr -cr /Applications/yueli.app 即可。技术栈:Rust (文本提取 / 并发调度 / 缓存 / 导出)+ Tauri 2 + React 。

判定结果按内容哈希本地缓存,同文件再跑秒回;判据是份 toml 文件,觉得打分不对劲基本是措辞的锅,改了自动升版本重新判定。需要自己搞一个 TypeSafe 的 API Key ( Jev 模型),应用设置页里填一下就行。

最后免责:简历内容会发到 api.typesafe.ai 做判定,介意隐私的慎用,或者只拿能处理的简历试;打分是模型给的,仅供参考,别直接拿来筛人。欢迎轻喷,issue 随便提。

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来源:v2ex.com