诊断优先级框架（建议按顺序修复）
第一优先级是岗位匹配：如果目标岗位关键词覆盖不足，其他优化都很难产生明显效果。
第二优先级是结果表达：缺少结果数据会降低可信度；第三优先级是版式与可读性，确保信息可快速扫描。
- 优先修复“缺失关键词”和“经历与岗位不相关”问题。
- 再补齐量化指标和关键动作描述。
- 最后再微调语言风格和视觉排版。
AI 功能
AI简历诊断
从岗位匹配、结构完整性与成果量化三个维度给出可执行问题清单与优化建议。
AI简历诊断简历打分简历问题分析简历匹配度
匹配度诊断
评估 JD 关键词覆盖与经历关联度，找出核心缺口。
结构诊断
检查模块顺序、信息完整度与重点突出程度。
结果诊断
定位缺少量化数据和业务成果的经历内容。
行业数据洞察
技能变化速度
到 2030 年近 40% 核心技能变化
WEF 数据提示简历需要“动态更新”，诊断系统的价值在于持续发现旧版本与岗位需求的偏差。
数据来源：World Economic Forum就业服务政策
至少 1 次职业指导 + 3 次岗位推荐
中国政府发布的青年就业服务机制强调精细化指导，AI 诊断页也应围绕“问题定位+行动建议”提供可执行清单。
数据来源：中国政府网（2025青年就业通知）深度方法
诊断结果修复清单
先修高影响项
优先处理岗位匹配和结果表达问题，再处理风格和排版细节。
每次只改一类问题
避免一次性全改导致风格混乱，建议分轮迭代。
修复后做复测
每轮调整后进行二次诊断，确认问题是否真正消除。
形成版本记录
保留“诊断前/后”版本，便于持续优化与复盘。
案例拆解（改写前后）
数据分析岗位
岗位匹配度不足的修复
改写前
简历中大量描述业务执行流程，缺少分析模型和指标拆解能力。
改写后
补充 A/B 测试、漏斗分析、留存分层等方法描述，并增加转化提升和留存变化数据。
结果价值：诊断报告中的“岗位匹配不足”由高风险降至低风险。
校招通用
结构混乱导致阅读困难
改写前
教育、项目、技能穿插排列，重点信息分散。
改写后
重排为“目标岗位-核心项目-技能-教育”，并将代表项目前置展示。
结果价值：可读性显著提升，HR 首屏即可定位候选人价值。
实战建议
诊断的价值在于帮你优先解决“最影响投递结果”的问题，而不是做表面润色。
推荐流程
- 先做诊断，优先修复高影响问题。
- 再用 AI 优化功能补齐表达与关键词。
- 最后按目标岗位导出不同版本简历。
常见问题
- 只看分数不看原因，无法持续优化。
- 忽视岗位差异，导致同一诊断结论被误用。
- 修复问题后不复测，难以确认改进效果。
常见问题
诊断分数越高就一定能过筛吗？
分数是参考指标，仍需结合岗位竞争与面试表现综合判断。
诊断后应该先改哪一块？
建议先改岗位匹配和成果表达，这两项通常影响最大。
多久做一次诊断比较合适？
每次投递新方向岗位前都建议做一次，保持版本质量。
先诊断，再优化
通过诊断定位问题，再结合 AI 优化和模板调整，建立稳定的简历迭代流程。
相关入口
诊断后建议尝试的模板
根据诊断结果重构信息层级时，可优先使用这些结构清晰的模板。