AI 互联网职业教练 — 专治学生空话和简历注水
不是简历美化工具。是直接扮演字节跳动 P8 面试官，用毒舌、犀利的风格拷打你的简历、项目、面试回答——然后告诉你真问题在哪。
| 模块 | 功能 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 🔍 JD 拆解 | 岗位潜台词解读 + 理想候选人画像 + 30天路线 | JD文本/URL/文件 | 结构化分析 + Markdown |
| 📊 Offer 预测 | 7 维评分 + 综合概率 + 差距分析 | 简历 + JD | 评分卡 + 具体建议 |
| 🔥 简历重构 | 学生腔 → 互联网表达 + PDF/Word导出 | 项目描述/自我介绍 | 改写版 + 改动清单 |
| 🫧 黑话检测 | 弱动词/空话/模糊量化词识别 | 任意文本 | 空话指数 + 逐项解释 |
| 🌐 黑话翻译 | 学生空话 → 互联网表达 | 任意文本 | 逐句翻译 + 笔记 |
| 🎤 模拟面试 | 温和/高压/地狱/暖心四模式 | 岗位 + JD | 追问 + 压力值 + 评估 |
| 📋 面评报告 | 真实字节面评格式 | 面试对话记录 | 优势/风险/结论/行动项 |
| ⚡ 矛盾检测 | 跨轮次逻辑矛盾识别 | 历史对话 + 最新回答 | 矛盾标记 + 精准追问 |
| 🔥 AI 压力值 | 基于回答质量的动态压力计算 | 面试回答 + 历史 | 0-100 压力值 + 变化原因 |
| 🧬 人格画像 | 九维互联网能力雷达 | 简历 + 项目 + 内容经历 | 雷达数据 + 强弱项分析 |
| 🔍 真实性检测 | 学生Demo vs 真实产品 | 项目描述 | 6维度评分 + 学生味信号 |
| 📈 成长追踪 | 历史记录 + 成长曲线 + 面试持久化 | 使用数据 | 趋势图 + 评分 |
| 🧭 迷茫诊断 | 4题定位当前阶段 → 优先级推荐 | 4道选择题 | 诊断报告 + 行动清单 |
| 🎯 岗位匹配 | 背景 → TOP 3 岗位方向 + 差距清单 | 技能/项目/学校/专业 | 匹配分 + 具体差距 |
| 👥 群面模拟 | 无领导小组讨论，AI 多角色扮演 | 角色 + 主题 | 5轮讨论 + 发言/观点/协作分析 |
- 下载
bytedance-coach.zip（见 Releases） - 在 Trae Solo 中导入 Skill
- 自动注册，关键词触发
git clone https://github.com/Baijidot/ByteDance-Offer-Copilot-Skill.git
cd ByteDance-Offer-Copilot-Skill
pip install -r requirements.txtfrom modules import analyze_jd, detect_bs, predict_offer, start_interview
# JD 拆解（支持文件路径 / URL / 直接粘贴）
result = analyze_jd("https://jobs.bytedance.com/xxx")
print(result["markdown"])
# 黑话检测（规则引擎，秒出，不耗 LLM）
result = detect_bs("我参与了项目开发，提升了用户体验，做了很多功能")
print(f"空话指数：{result['overall_score']}/100")
# 地狱面试
session = start_interview(mode="地狱", target_role="产品经理")
print(session["opening"])python main.py cli
# 14 个菜单选项：JD拆解 / Offer预测 / 简历重构+黑话 / 模拟面试+压力值 /
# 成长路线 / 黑话检测+翻译 / 面评报告 / 成长轨迹 / 人格画像 / 项目真实性 /
# 一键全流程 / 迷茫诊断 / 岗位匹配 / 群面模拟ByteDance-Offer-Copilot-Skill/
├── SKILL.md # Trae Solo Skill 注册定义
├── main.py # CLI + Web UI 入口
├── utils.py # LLM 调度 + 输入识别 + 持久化
├── modules/
│ ├── jd_analyzer.py # JD 深度拆解
│ ├── offer_predictor.py # Offer 7维概率预测
│ ├── resume_rewriter.py # 简历互联网化重构
│ ├── mock_interviewer.py # 模拟面试 + AI 压力值 + 暖心模式
│ ├── interview_feedback.py # 字节格式面评
│ ├── contradiction_engine.py # 矛盾检测 + 精准追问
│ ├── corporate_bs_detector.py # 黑话检测 + 黑话翻译
│ ├── growth_advisor.py # AI 时代成长路线
│ ├── growth_tracker.py # 用户成长追踪 + 面试持久化
│ ├── internet_persona.py # 互联网人格画像
│ ├── project_authenticity.py # 项目真实性检测
│ ├── career_matcher.py # 岗位匹配度分析 + 真实岗位缓存 (v2.3)
│ ├── group_interview.py # 群面模拟 (v2.3)
│ └── self_review.py # 残酷自评
├── components/
│ ├── ui.py # FastAPI Web 界面 (21 routes)
│ ├── styles.py # 暗色 CSS 主题 + 移动端适配
│ └── export.py # 简历 PDF/Word 导出 (v2.3)
├── requirements.txt
└── pyproject.toml
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 🧭 迷茫诊断 | 4题定位求职阶段，规则引擎推荐行动优先级 |
| 🎯 岗位匹配 | 6个内置岗位模板 + 自动加载 campus_jobs.json 真实岗位缓存 |
| 🔄 岗位缓存 | python main.py fetch-jobs — Trae Solo 爬取字节校招 + 自动识别多种 JSON 格式 |
| ❤️ 暖心导师模式 | 面试第4模式 — 鼓励式提问，每3轮注入正向反馈 |
| 👥 群面模拟 | 无领导小组讨论，AI 多角色扮演，5轮讨论 + 分析 |
| 📄 简历导出 | PDF (reportlab) / Word (python-docx) 一键导出 |
| 💾 面试持久化 | 面试保存/恢复，--resume session_id 继续 |
| 📊 性能统计 | python main.py stats — P50/P90/P99 |
| 📱 移动端适配 | 768px/480px 双断点响应式 CSS |
| 🎓 新手引导 | localStorage 模态框 + CLI 首次欢迎面板 |
| 🛡️ 全局错误处理 | safeCallLlm() 包装所有 LLM 调用，_trait 空壳检测，优雅降级 |
| 💬 长对话管理 | 30 轮自动摘要压缩，防止上下文溢出 |
用户输入 → 规则引擎（即时/免费）→ 快速检测（秒出）
↓
LLM 深度分析 → 结构化报告（有洞察）
- 规则层：黑话检测、真实性检测的规则信号——不需要调 LLM，即时反馈
- LLM 层：JD 拆解、面试追问、面评生成——由 LLM 实时生成，零 Mock 数据
- Prompt 是产品核心，不是配置项。System Prompt 打磨了最长时间
- 零 Mock 数据 — 所有分析结果由 LLM 实时生成
- JSON + Markdown 双输出 — 结构化数据给前端，渲染好的 Markdown 给人读
- 模块化纯函数 — 每个模块可独立导入，不依赖任何特定平台
- 规则引擎 + LLM 分层 — 快的用规则（免费即时），深的用 LLM（高质量有洞察）
禁止说：加油、努力、相信自己、提升专业能力
禁止模板化评价
禁止鸡汤
标志性表达：
- 「你的项目问题不是技术，是没有真实用户」
- 「你的 AI 停留在 Chat 层面，不是 Workflow 层面」
- 「面试官看到这句话会直接降低预期」
面试中的压力值不是随机数，是根据回答质量动态计算：
| 信号 | 压力变化 |
|---|---|
| 模糊表达（我觉得/可能/大概） | +8 |
| 缺少数据支撑 | +6 |
| 黑话过量（3个以上） | +5 |
| 回答过短（<30字） | +10 |
| 防御性表达（"主要是团队"） | +7 |
| 坦率承认不足 | -8 |
| 展示了深度思考 | -6 |
| 展示了 AI 工作流 | -4 |
地狱模式有 1.5x 压力乘数。
| 问题 | 影响 | 计划 |
|---|---|---|
| 没有数据闭环 | 无法证明建议有效 | v3 最高优先级 |
| 面试追问靠 prompt 而非向量检索 | >30轮对话会退化 | 待向量化 |
| 黑话规则硬编码 | 无法识别新空话 | 待自进化 |
| 差异化护城河弱 | 复制成本低 | 需数据壁垒 |
MIT