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识别面试官问题，结合你的简历快速生成贴合岗位的参考回答，并自动沉淀面试记录，方便你在面试后复盘与持续改进。

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  • 点击开始即可使用
  • 分为内置模式和外放模式
  • 面试模式分为全自动和自动
访客体验 · 05:00 右侧可直接开始模拟
麦克风语音转文字 未开始
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开始试用后，这里会显示模拟的实时语音转写内容。

AI 回答建议 极简模式
请介绍一下你最近做过的一个项目，以及你在里面负责的部分。
参考表达 开始试用后，AI 会根据识别到的问题，给出更贴合经历的回答组织方式。

REALTIME ASR ENGINE

腾讯 ASR 实时转写，接入大模型2.0引擎。

开心面对面使用中文普通话 + 英语 + 多方言混合引擎，适配真实面试里普通话、英语术语和地方口音混合出现的表达场景。

大模型2.0引擎 普通话 + 英语 + 31 种方言
混合识别

面试转写可覆盖中文普通话、英语和多方言混合表达。

真实场景

更适合口语化回答、地区口音和英文岗位术语并存的面试过程。

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13 年招聘岗位数据沉淀用于简历、岗位和回答策略分析
多维度简历岗位分析画像、趋势、风险、补强同步呈现
面试结果复盘沉淀问题、回答建议和改进清单
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简历分析

把简历拆成能直接回答的问题素材

上传简历后提炼优势、项目经历、技能关键词和面试追问。

简历来源

上传并分析简历

支持 Word、PDF 与图片格式，分析结果会围绕项目经历、技能关键词和追问方向生成。

暂未选择文件 文件已选择后，点击下方按钮开始分析
等待分析
简历分析会优先围绕你的真实经历生成可练习的问题，分析一次需要 600 积分。

分析进度

预计需要 1-2 分钟
1上传简历 2AI 解析 3生成结果 4完成

分析结果

你的表达优势

等待分析
核心优势等待分析 项目经历提炼等待分析 可优化表达等待分析

    AI 修改清单

    把简历问题改成可落地表达

    岗位分析

    把 JD 变成准备地图

    识别岗位重点、核心能力、匹配建议和需要补强的表达。

    岗位输入

    添加目标岗位

    支持 DOC、DOCX、PDF、PNG、JPG、JPEG；图片会自动识别文字，也可直接输入岗位职责文本。

    岗位分析会用于开始面试中的 AI 回答建议，分析一次需要 600 积分。
    等待分析

    岗位匹配

    岗位准备地图

    粘贴岗位职责后，这里会展示岗位准备地图。

    匹配度 86%
    -- 粘贴 JD 后生成能力图谱
    岗位要求拆解 核心能力 高频追问 准备重点

    岗位要求拆解

    必备计算机相关专业，本科及以上学历

    必备3年以上前端开发经验，熟悉 React/Vue

    必备熟悉 HTTP、浏览器原理、前端性能优化

    加分有大型项目经验或开源贡献

    加分具备良好的沟通能力和团队协作能力

    能力匹配雷达图

    技术能力项目经验沟通能力学习能力综合素质
    练习提醒：每个岗位重点都要准备一个完整案例，确保能说清背景、判断与结果。

    简历 × 岗位追问

    可能被追问的问题和答案

    等待关联分析

    客户完成简历分析和岗位分析后，AI 会结合简历经历与岗位要求，预判面试中最可能被追问的问题。

      AI 参考回答
      完成简历和岗位分析后生成追问

      这里会展示结合简历与岗位职责生成的参考回答。

      2014-2026 招聘大数据

      岗位大数据分析

      上传简历并分析岗位后，可结合历年招聘岗位数据拆解目标岗位。

      8 个分析维度

      麦克风语音转文字

      未开始

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      AI 回答建议

      极简模式（200字左右）
      简历未关联 岗位未关联
      面试记录

      复盘每一次模拟面试

      按记录查看问题回放、回答建议和表达评分。

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      面试记录与复盘

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