一、为什么做这个大家好我是一名有 20 多年经验的全栈架构师。说实话我这个人的性格可能不太适合传统的团队协作——喜欢自由不太喜欢被约束。说得直白一点我的团队合作经历不太 OK。但也正因为这样在大模型编程出现之前我几乎把软件开发生命周期中的所有事情都包办了从需求分析到部署运维一条龙服务。大模型出来后我感觉如虎添翼。我先自己开发了一个编程智能体在使用过程中不断打磨。这个过程中我写过一篇文章 Chat Driven Business核心思想是通过表单来优化和大模型的沟通效率。这也是我开发这个简历智能体的背景。那为什么选择简历优化这个方向这是我目前能够想到的一个简单且有价值的用例。因为我们每个人都会准备简历并且简历内容和工作岗位之间的匹配总是有差别的。缩小这个差别其实就是智能应该做的事情且这件事本身是有价值的。另外社会和科技在飞速发展社会上总是会有结构性失业存在。智能是能够针对简历内容和工作岗位匹配差距过大做出建议的。二、这个智能体能做什么这个智能体的核心设计目的是提升用户简历和岗位需求的匹配度。目前它有两个页面输入页面用户输入岗位要求和自己的简历优化页面这是智能体的亮点所在大模型会根据输入的岗位要求和用户简历进行推理然后生成一系列问题表单。这些问题的目的是根据用户提供的简历信息通过进一步提问挖掘更多的信息最终使用户的简历和岗位要求的匹配度更高。问题表单的设计形式有文本框、多选列表等。我们特意设计了多选列表这样的形式是为了让用户更加容易地反馈而不是每次都打字输入。比如在第二个页面会有多轮交互一般至少会经历一轮直到生成最终的简历。技术实现上这个智能体基于 OpenAI 协议可以连接多个大模型目前使用的是阿里千问大模型。三、开发背后的故事从想法到第一版上线大概用了20 天时间。事实上这不是我的第一个智能体项目。我的第一个智能体项目是编程智能体它的前身是 cli_assistant。我相信如果智能是真的那么它就能够自举。确实这个简历智能体的开发涉及到前端和后端还有自动化部署这些都是由我的编程智能体来完成的。我没有使用cursor之类的编程 IDE是因为我想更加深入地体会和了解人与智能应该如何交互。开发过程中最大的挑战是如何让编程智能体记住上下文。在 2026 年 1 月份这个时间段内上下文 token 超过 5 万后生成的质量感觉就会明显下降。5 万 token 差不多可以生成简历智能体的前端代码而后端代码我也是用了好几个 5 万 token 才生成的前后端的集成调试又耗费了不少以万为单位的 token。在这期间我也给编程智能体增加了一些功能使其能够在新一轮的沟通中了解项目的上下文从而快速切入到问题。关于开发过程中的技术细节和踩坑经历我都记录在下面的博客中感兴趣的朋友可以参考当大模型替我们写完整个系统开发者还剩下什么分形生成实验在有限上下文中构建可组合的强类型单元分形生成实验二API 合约驱动的轻量化强类型协作框架分形生成实验三Rust 强类型驱动的后端分步实现与编译时契约分形生成实验四超越编译器——构建 AI 生成代码的行为验收闸门分形生成实验五人机协同破局–30 万 token 揭示 Actix-web 状态管理的微妙边界分形生成实验六数据建模–AI 协同编程中被低估的契约一次探索当我的 AI 编程智能体成为数字僚机四、目前的状态与局限坦诚地说这个智能体目前功能还比较弱是我第一个有些实际用处的智能体。我自己体验过但我希望收到更多的反馈为下一步开发确定方向。我想通过这篇文章接触到有优化简历需求的人。另外我没有杜撰优化案例。因为在我看来简历的优化结果和使用它的人能否找到工作之间没有明显的因果关系我不想为了文章效果而编造数据。这也是我想和大家说明的能力边界——这个工具可以帮助提升简历与岗位的匹配度但它不能保证求职成功。求职成功涉及太多因素智能体只是其中一个辅助环节。五、后续计划关于后续迭代我有以下计划短期计划加上 PDF 下载功能方便用户保存优化后的简历长期愿景如果加上用户注册可能会帮助用户构建自己的简历信息库或者生涯信息库毕竟人这一生并不只是找一次工作每个人的人生都会有多次跳跃我希望每次跳跃时能够有这个智能体的参与六、邀请反馈写这篇文章的目的是希望大家使用后能够给予反馈。我最希望获得的反馈类型功能方面的建议使用体验上的问题我的联系方式在网站首页底部能找到也可以在知乎留言进行反馈。我是一个喜欢自由开发的独立开发者这个智能体是我为大家服务的一次尝试。我相信好的产品是在和用户不断交流中迭代出来的所以非常期待听到大家真实的声音。无论您是正在求职的朋友还是对 AI 应用开发感兴趣的技术同行都欢迎体验和交流。项目地址https://www.craftaidhub.com/resume_app联系方式网站首页底部反馈渠道知乎留言 / 网站联系表单感谢阅读期待你的反馈。