开源免费（Apache-2.0） · v2.0.0 · 数据不出本机

简历通

覆盖求职主要环节：找岗位、定制简历、投递跟进、面试准备

下载使用 先在线体验 阅读使用文档

支持 Windows 10 / 11 · macOS 13+

简历通首页工作台：岗位指标、近期提醒与接下来做什么
首页工作台：快捷入口按使用顺序分组，近期提醒按紧急度分色，最近岗位与简历一屏总览

先说痛点

大多数求职工具，帮不到你真正卡住的地方。

下面六件事是求职里最常卡住人的地方。简历通针对每一件都做了具体的东西，而不是多一个「AI 帮你写」的按钮。

一份简历海投所有岗位

投出去一百份，回复三封。问题往往不是简历写得差，而是它没有对上任何一个岗位。

简历通：按 JD 逐条对照生成；匹配度分析给五类结论与准入建议——投之前就知道该不该投。

AI 会替你「编」一点

把参与说成主导，把团队的成果写成自己的。面试官顺着问两轮，这句话就撑不住了。

简历通：每条主张带承担程度与个人边界；未确认的说法被显式避开，正文留【待补】标记时导出会被拦下。

面试一问就穿

背了一堆答案，但面试官问的是「这个数怎么统计的」。讲不清口径，前面写得再漂亮也白搭。

简历通：面试深挖按台账已确认的主张逐条压力测试——评分标准事前锁定，用「已验证 / 未验证」等证据状态代替分数，结束给「该去补什么」清单。

投递靠手点，进度散在邮箱里

投了哪些公司、走到哪一步、下一次该做什么，全靠脑子记和一张越来越乱的表格。

简历通：投递台排队后自动投递，逐岗位进度、暂停与熔断都有；投出的岗位自动进求职进度，粘贴邮件截图即可识别进展。

资料、面经与笔记散落各处

证书在一个文件夹、面经在备忘录、链接在浏览器书签里。真要用的时候一个都找不到。

简历通：资料箱放零散材料，知识库放已成文的笔记，回收站统一接管 22 类内容的删除与恢复。

简历和资料不敢交给云端工具

手机号、完整履历、内推人的联系方式——这些放进一个网站里，就要开始担心它被怎么用。

简历通：数据默认不出本机（本地 SQLite），不保存招聘网站凭据，导出可一键脱敏或打包离线分享包。

与众不同

这六件事，是简历通与同类工具的主要区别。

它们不是为了「功能看起来更多」，而是为了让工具的结论能被你核对、也能被面试官追问。每一件都对应一类真实踩过的坑。

01 · 事实台账

先管事实，
再谈表述。

每条要写进简历的话，先拆成原始事实、简历表述、承担程度、个人边界四件事记进台账；只有已确认的条目才能进正式简历——求职助手可以读台账、新建条目，但不能替你确认。

了解事实台账怎么用
事实台账：每条主张带核实状态、承担程度与最近核实日期
事实台账：核实状态用图标与颜色区分，承担程度与最近核实日期一并列出

02 · 匹配度分析

刻意不给
一个百分比评分。

给的是五类结论与准入建议，每条都附 JD 原文与你的证据；另有一个 0–100 参考分，但边界写死：纯本地规则现算、不参与投递准入，并固定带免责说明。

看看匹配结论长什么样
岗位匹配度分析：已匹配 / 表达缺口 / 证据不足逐条附 JD 原文与依据，底部给投递建议
匹配度分析：每条结论都带分类、JD 原文与依据，找不到依据的如实写「资料中未提供」；底部给投递建议

03 · 面试深挖

标准在你看到问题之前
就定下来。

每道题在生成时就锁定「验证什么、听哪些证据、何时追问」的评分标准，之后不因答得流利而放宽；用证据状态代替分数，结束后给一份「该去补什么」的行动项与复练队列。

了解面试深挖的判定口径
面试深挖复盘：逐条主张的证据状态与「该去补什么」的行动项
深挖复盘：讲得清的、还站不住的分别列出，行动项落到补事实 / 补知识 / 降表述

04 · 自动投递台

会真的投出去，
也会如实说没投成。

驱动你本机的浏览器完成「打招呼 → 传简历 → 提交 → 校验」；闸门拦下来源不明的岗位，失败分类写真实原因，熔断在连续失败时停下——不在你不知情的时候空跑。

了解投递台的工作方式
自动投递台：顶部四步流程说明、投递队列、逐岗位准入结论与开始投递
投递台：页面顶部常驻四步流程（岗位从哪来 / 核对什么 / 怎么改 / 何时才真的投出去）

05 · 求职统计

没有数据的图，
不画零。

按四个主题汇总求职数据；缺日期的记录单独点名而不是算成 0，一张图输入全空时渲染明确空态，算不出来的指标直接不做——不画一排零轴。

看看四个主题区块
求职统计看板：指标卡、五阶段漏斗、月度趋势与各类转率
求职统计：指标卡、五阶段漏斗、月度趋势与各类转率，缺数据的口径单独说明

06 · 从简历到复盘

写完之后，
还有一整套检查与沉淀。

简历编辑页内置 STAR 量化改写、话术生成器、多风格润色、中英互译与版本差异对比；另有查重、敏感词、夸大风险等六类质量与合规检查。导出支持 PDF / Word / HTML / Markdown / 纯文本 / JSON / 图片（PNG）七种格式，可加水印、一键脱敏或打包离线分享包；「最大篇幅」对除 JSON 外的六种格式是同一个上限，选了「不限」就真的不截断。

查看导出与分享方式
简历预览：A4 版式、版面诊断、超页时按 A4 高度切分的近似分页与导出入口
预览与导出：A4 版式实时渲染；内容超出时按 A4 高度切分并标注「近似分页」，真实分页以浏览器打印为准

工作流

六步，从空白到可投递。

不需要先学一套方法论。按顺序走一遍，一份能讲得清、也能被追问的简历就出来了。

  1. 整理资料与事实台账

    教育与经历一次填好（可粘贴简历或上传 pdf/docx 识别）；把要写进简历的主张记进台账，标清承担程度与个人边界。

  2. 把岗位找进来

    自动采集、手动粘贴、贴截图或传文档识别均可；采集结果先进暂存区，由你挑选后进岗位广场。

  3. 先判断值不值得投

    跑一次匹配度分析：五类结论逐条对着 JD 原文给准入建议，硬性门槛不满足的岗位早一步放过。

  4. 生成或动手写简历

    指定内容美化档位与篇幅后由 AI 流式生成（只用作事实基线的是台账「已确认」条目），也可以自己写；写作增强、质量检查与版本对比都在编辑页。

  5. 预览微调后导出

    A4 预览确认版式，版面诊断告诉你偏空还是偏挤。篇幅可以选 1 / 2 / 3 页，也可以直接选「不限」让它一直往下排；溢出的常见情形仍可用「自动一页」逐档收紧。正文有【待补】标记会被拦下。

  6. 投递、跟进、备战面试

    投递台排队自动投；求职进度接管投出后的每一步；日历提醒跟进节点；模拟面试与深挖把讲不清的地方找出来。

功能清单

一个本地应用，装下求职全流程。

从识别一张招聘截图，到投递、跟进与面试复盘。每一项的具体用法都在使用文档里逐步写清了。

事实台账

把要写进简历的话记成一条：原始事实、表述、承担程度与边界；只有「已确认」的参与生成。

AI 定制简历

按 JD 流式生成，可选美化强度、模板与篇幅（1 / 2 / 3 页或不限）；走后台任务，可随时查看或取消。

自行编写与写作增强

资料预填后自由修改，右侧常驻目标岗位要求；STAR 改写、润色、版本对比，一句话让 AI 只改选中的那栏。

质量与合规检查

查重、敏感词、夸大风险、面试深挖风险点、合规与 ATS 本地检测六类；风险点联动事实台账。ATS 总分按关键词覆盖率重算，同一份简历的分数会比旧版低——这是评分口径的修正，不是退步。

岗位管理与需求解读

技能标签自动提取、状态与批量操作；需求解读按招聘原文输出结构化总结与证据。

岗位匹配度分析

五类结论 + 准入建议，每条带 JD 原文与证据；参考分不参与准入。

投递台与自动投递

排队自动投递、逐岗位进度、连续失败熔断；只接纳来源在招聘网站内的岗位。

网申填表（只填不交）

专用浏览器整页读取、逐条核对再填充；只填不交，成功率如实展示。

模拟面试与题库

八种类型、三种难度与四种面试官风格；题库按岗位与资料生成。

面试深挖

按台账已确认主张逐条压力测试，事前锁定标准，结束时给行动项与复练队列。

多格式导出与分享

PDF / Word / HTML / Markdown / 纯文本 / 图片（PNG），六种格式共用同一个「最大篇幅」上限（JSON 是完整数据，不裁）；支持水印、一键脱敏与离线分享包。

无模型也能用

解析、匹配结论、版面渲染、导出、查重与 ATS 检测全走本地规则，不配模型也能用。

开源、透明，数据留在本机。

Apache-2.0 协议开源，前后端代码可查可改；所有数据存在你电脑上的本地 SQLite，不上传任何服务器，不保存招聘网站凭据。换电脑时导出数据集备份即可完整带走。

查看数据与隐私边界
前端
  • React 19
  • TypeScript 6 strict
  • Vite 8
  • Ant Design 6
  • React Router 7
后端与数据
  • Python 3
  • FastAPI
  • SQLAlchemy 2.0
  • Alembic 迁移
  • SQLite
能力与协议
  • 16 个模型预设
  • OpenAI 兼容
  • Anthropic 原生
  • 浏览器自动化（CDP）
  • 本地 PDF 导出

下载

现在就开始，
几分钟跑起来。

简历通完全开源（Apache-2.0 协议），数据只存本机。这里下载最新正式版；本页截图与文档跟随仓库当前代码，界面细节可能与正式版略有差异。

支持 Windows 10 / 11 与 macOS

Windows 安装版（推荐）v2.0.0 Windows 便携版 v2.0.0 macOS 便携版 v2.0.0 macOS 安装版（Intel）v2.0.0 macOS 安装版（Apple Silicon）v2.0.0 完整安装包 GitHub 获取源码

先用演示数据跑一遍

一份虚构数据包：31 个岗位、15 份简历、21 条事实主张、20 条求职进度、12 场面试经验、13 条投递记录（分 6 个批次，含失败诊断）、20 条提醒、6 条内推、18 个资料箱条目、17 篇知识库笔记，另有题库与复盘历史、面试深挖会话、3 份模型配置、3 份自制模板，以及覆盖应用里每一处界面。该包由 2.0.0 导出，适用于下载区的 2.0.0 版本；导入只新增数据集，不动你现有数据。

下载演示数据
  • 不用解压，在应用里「设置 → 数据与导出 → 导入备份为新数据集」选中即可；包里不含 API Key。

  1. 下载并解压

    点击下方「下载最新版本」拿到安装包或压缩包（Windows/macOS 便携包约 27–29 MB，含源码与文档；安装版为 exe / dmg），解压或安装到任意位置；能访问 GitHub 的话，也可以 git clone 仓库。

  2. 双击启动文件

    Windows 双击 start.cmd，macOS 双击 start.command。启动器会自动准备运行环境、安装依赖、拉起服务并打开浏览器。首次需要联网，通常几分钟。

  3. 按需配置大模型

    要用 AI 生成简历、匹配度分析、助手与面试时，去「设置」选预设或填自定义接口，测试连接后保存。不配置也能维护资料、管理岗位、手写简历与导出。

校验下载完整性（SHA-256）

每个安装包都附同名 .sha256 文件，下载后核对哈希。v2.0.0 的参考值：

Windows 安装版 25e84f98ad5bd4095a15229930e6c3e43b9ad51ae44e71fd34422ab985fc3f3b
Windows 便携版 105c3e4ad7391b867854aa0168c2f4170c45de9a30d53ad84a15e3e577ca6531
macOS 便携版 81b6ebc7296746f061c3ac3c77bae3ebbc199af31a49f6b672352275c0c36204
macOS 安装版 0b5daedfbceb459823ab8ec12dd48bbd9774716aa7cf8c1dc22097c5b434a8f8
macOS 安装版（Apple Silicon） 9fc1806ad38f034cec4f01efc78bcc4ab2be7ac2b574c1e9e0c9d6bdca523f58

核对方法（三步）：① 下载安装包与同名 .sha256 文件；② 在文件所在目录执行 Get-FileHash .\ResumeForge-2.0.0-windows.zip（Windows PowerShell）或 shasum -a 256 ResumeForge-2.0.0-macos.zip（macOS / Linux 终端）；③ 把输出与上面的值逐字符比对，一致再运行。应用内更新同样会在安装前自动完成这一步。

需要旧版本？点这里选择下载

Windows 版

macOS 版

  • 想先看看再装？可以到 在线体验 用虚构的演示数据走一遍基本流程。
  • 两个按钮怎么选：Windows 版只含 Windows 启动器，macOS 版只含 macOS 启动器；两个包的程序本体完全一样，选错平台就下载另一个按钮的。带全部启动器的完整包在 GitHub Release 页提供（上面的「完整安装包」）。
  • 下载不动或打不开？也可以到 QQ 群 922830167 的群文件里取安装包。
阅读完整安装与使用文档

交流与反馈

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这是一个没有客服的项目，但群里有人。提问、提需求、报问题都欢迎，也会把下一版要做什么放在群里先聊。 群文件里还备了安装包——GitHub 下载慢的时候，可以直接从群里取。

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