从零构建 AI 简历优化助手：低代码与大模型实战

在信息爆炸的当下，求职竞争日益激烈。简历不仅是个人经历的罗列，更是敲开企业大门的关键敲门砖。然而，许多求职者精心准备的简历投递后却如石沉大海。这种'投递 - 等待 - 失望'的循环，是当代职场人普遍面临的痛点。

利用大语言模型（LLM）和智能体平台，我们可以低成本地打造一个专属的 AI 简历优化助手。无需复杂的编程背景，通过配置工作流即可实现文件解析、深度诊断与多轮对话功能。下面分享具体的构建思路与步骤。

准备工作

首先，选择一个支持自定义工作流的 AI 智能体构建平台。这类工具通常提供可视化界面，允许通过拖拽节点来设计应用逻辑。

1. 注册与初始化：访问平台官网完成注册。登录后进入工作台，找到'新建应用'入口。
2. 选择模式：为了获得最大的灵活性，建议选择'自定义工作流'模式。这允许我们像绘制流程图一样，自由设计数据流转和处理逻辑。
3. 基础设置：为应用命名，例如'简历优化助手'，并添加描述。确认后进入可视化的编辑界面，这里将默认包含一个'开始'节点。

搭建基础流程：文件接收与读取

助手的第一个功能是接收用户上传的简历。我们需要确保系统能正确读取文件内容。

1. 配置开场白：点击'开始'节点，设置引导语，例如'请上传你的简历'。友好的提示能降低用户的使用门槛。
2. 接入输入节点：从节点列表拖入'输入'节点，连接至'开始'节点。该节点负责处理用户的文本或文件输入。当用户上传文件后，平台会自动将内容存储到特定变量中，通常是 dialog_files_content。记住这个变量名，后续会频繁用到。
3. 最小化验证：在集成大模型前，先验证文件读取是否成功。暂时跳过 LLM，直接将'输入'节点连接到'输出'节点，并在输出消息中引用 {{dialog_files_content}} 变量。最后连接'结束'节点。
4. 运行测试：点击运行按钮，模拟上传一个文本文件。如果控制台能原样显示文件内容，说明文件读取链路通畅，可以进入下一步。

集成智能核心：接入大模型

基础流程跑通后，引入大语言模型作为'大脑'，负责分析简历内容。

1. 插入 LLM 节点：断开原有的直接连接，在'输入'和'输出'之间加入'大模型'节点。选择性能较强的模型，如 DeepSeek V3，它在代码和长文本理解上表现优异。

2. 设计提示词（Prompt）：这是最关键的一步。提示词决定了 AI 的输出质量。我们需要明确角色、任务和输出格式。

   你是一位拥有 15 年经验的首席招聘官。请以专业的眼光对以下简历进行深度诊断和优化。
   分析维度包括：
   1. 整体结构与格式：排版是否清晰，是否利于 ATS 系统解析。
   2. 关键词匹配度：检查技能与目标岗位的关联。
   3. 工作经历：项目描述是否符合 STAR 原则，成果是否量化。
   4. 语言表达：找出模糊、冗长的表述并提供修改建议。
   
   请直接给出分析结果，并在最后提供一个优化后的版本。
   
   以下是需要分析的简历原文：
   {{dialog_files_content}}
   

3. 实现多轮对话：为了让助手更像顾问而非一次性工具，需要构建循环逻辑。将'大模型'节点的输出端口重新连接回'输入'节点。这样，AI 回复后，系统会再次等待用户追问（如'帮我改写这段经历'），结合上下文继续交互。

高级拓展与部署

核心功能完成后，可以根据需求进一步扩展能力。

• 结合职位描述（JD）优化：增加第二个输入节点，让用户粘贴目标岗位的 JD。在提示词中同时引入简历内容和 JD 变量，让 AI 进行精准匹配分析，指出哪些经历需要调整以突出优势。
• 接入外部工具：如果平台支持，可接入网络搜索工具。让 AI 提取简历中的行业和公司信息，搜索最新的技术栈要求或行业关键词，丰富建议的背景资料。
• 个性化部署：满意后即可发布应用。生成独立链接分享给他人，或嵌入个人网站。界面和图标也可根据喜好定制，打造个人品牌。

通过上述步骤，我们构建了一个具备多轮对话能力的 AI 职业顾问。它不仅能快速诊断简历问题，还能针对具体岗位提供修改建议。相比传统的高价咨询服务，这种基于低代码平台的方案更加灵活、高效且成本可控。面对复杂的求职挑战，主动利用先进工具为自己创造解决方案，或许比被动等待更能掌握主动权。