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赋能每一位求职者,从简历到职业规划的全链路智能解决方案。AI简历平台,职业生涯规划平台,在线简历编辑,支持导出pdf

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豫唐 AI 智能简历 & 职业生涯规划平台 (AI Career Platform)

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** 赋能每一位求职者,从简历到职业规划的全链路智能解决方案。**

深度融合 Qwen 大模型专业职业心理学,提供 AI 简历润色、智能写作、职业性格测评及多端互通的便捷体验。

项目简介 (Introduction)

本项目是一款面向未来的 智能职场助手。它不仅是一个在线简历编辑器,更是一个集成了 AI 辅导、心理测评和职业规划的一站式平台。我们致力于通过技术手段,解决求职过程中"简历难写"、"排版繁琐"、"自我认知不清"等核心痛点,帮助用户以最佳状态面对职场挑战。

在线体验

项目链接: https://www.ytecn.com/student/

核心功能 (Key Features)

1. AI 深度赋能 (AI-Powered)

  • 智能简历诊断: 基于大语言模型(LLM),对简历内容进行深度分析,提供专业修改建议。
  • 一键内容润色: 实时优化简历措辞,提升专业度与匹配度,支持流式响应与多轮对话。
  • 面试模拟与问答: 提供针对性的面试技巧指导和职业规划咨询。

2. 专业简历编辑器 (Resume Editor)

  • 所见即所得 (WYSIWYG): 左侧编辑、中间实时预览、右侧配置的从容布局。
  • 海量精美模板: 内置 8+ 套 经过 HR 验证的高通过率模板(商务、简约、创意等风格)。
  • 个性化定制: 支持主题色、排版间距、字体大小的像素级调整,满足不同审美需求。
  • PDF 高清导出: 纯前端生成无水印高清 PDF,保护用户隐私。

3. 职业心理测评 (Career Assessment)

  • 多维性格分析: 内置专业职业性格测试量表(如 MBTI、霍兰德职业兴趣测试等)。
  • 可视化数据: 自动生成 ECharts 雷达图与详细分析报告,科学辅助职业决策。

4. 便捷的用户体系 (User System)

  • 微信扫码登录: 集成微信生态,无需繁琐注册,扫码即用,安全快捷。
  • 数据云端同步: 登录后自动同步简历数据与测评记录,跨设备无缝衔接(开发中)。

🛠 技术架构 (Tech Stack)

本项目采用现代化的前端技术栈构建,确保从开发体验到用户交互的极致流畅。

模块 技术选型 说明
基础框架 Vue 3 + TypeScript 强类型约束,Composition API 最佳实践
构建工具 Vite 极速冷启动与热更新 (HMR)
UI 组件库 Ant Design Vue 企业级高质量 UI 组件
状态管理 Pinia 轻量级、直观的状态管理,配合持久化插件
数据可视化 ECharts 强大的交互式图表库
文档生成 html2pdf.js 纯前端 PDF 生成方案
AI 交互 Web Workers 独立线程处理流式响应,避免主线程卡顿
加密与安全 Crypto-JS 敏感数据加密处理
网络请求 Axios 统一拦截器封装,Token 自动注入

快速上手 (Quick Start)

环境依赖

  • Node.js >= 16.0
  • npm 或 yarn

安装步骤

  1. 克隆项目

    git clone https://gitee.com/your-repo/frontend2.git
    cd frontend2
  2. 安装依赖

    npm install
  3. 启动开发服

    npm run dev
  4. 构建生产版本

    npm run build

📂 目录结构 (Project Structure)

src/
├── api/            # API 接口管理 (Auth, AI, User)
├── assets/         # 静态资源 (Icons, Images)
├── components/     # 公共组件 (Header, LoginModal, SvgIcon)
├── store/          # Pinia 状态仓库 (User, Settings, Resume)
├── template/       # 简历模板库 (TemplateA ~ TemplateH)
├── utils/          # 工具函数 (Request, Crypto, Date)
├── views/          # 页面视图 (Editor, AIDeep, Psychology)
├── worker/         # AI 流式处理 Worker
└── App.vue         # 根组件

致谢 (Acknowledgements)

本项目的基础原型源自 AIResume,在此基础上进行了深度的架构重构与功能扩展,感谢原作者的开源贡献。

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