SiviGen

{"translation":"嗨，Product Hunt 👋\n\n在人类阅读你的简历之前，公司就已经用 AI 在跑你的简历了。筛选、排名、关键词匹配。而你却只能拿着一份 Word 文档出场。\n\n这就是我打造 SiviGen 的原因。\n\n如今求职者一侧的工具反而把事情弄得更糟。它们只优化"听起来厉害"，却分不清"重新表述你的经历"和"凭空编造"。你得到的简历读起来很漂亮，但里面有一句你根本解释不了。HR 用这种话来精简候选名单，面试官则用它来结束对话。\n\n所以约束先行：最大化相关性，绝不虚构。\n\n只让模型"只用简历里出现过的事实"并不能解决问题。它大多数时候能工作，而你无从得知它什么时候会失效。真正起效的是结构：\n\n- 上传时，你的简历会被转换成一组由原子事实组成的图谱——离散、可核验的声明，而非散文段落。\n- 定制化只从这张图谱中读取。它重新挑选并重组已有的内容，因为除此之外它没有别的素材。\n- 第二轮会从新简历中提取每一条声明，并逐一对照图谱核验。无据可依的内容会被标出，存在矛盾的则直接拦截导出。\n- 评分逻辑由 TypeScript 编写。模型产出结构化事实，数学计算交给代码。让模型自己给自己打分，根本算不上评分。\n\n它最有价值的时刻，是它拒绝生成内容的时候。看着它拒绝写入职位所要求的某项技能，你就能看清自己的真实短板；而一个已知的短板是可以应对的——可以写进求职信，也可以在面试中坦然说明。一份掩盖短板的简历只会把问题推到面试阶段，而那时代价更高。\n\n此外还包括：由相同已核验事实生成的求职信、用于管理求职漏斗的看板、按胜任力评分的语音模拟面试，以及一款可直接从招聘帖一键定制的 Chrome 扩展。\n\n免费 40 积分，无需绑定信用卡。足以解析你的简历，并完成两次完整的定制申请，包含审计与 PDF 导出，让你在付费前先看清效果。\n\n欢迎反馈，尤其如果你正在找工作。如果你发现它写出了简历中并未支撑的内容，请告诉我——那是我最想听到的 Bug。"}