AI Resume Advisor

三小時 vs 六秒

三小時。這是你花在修改履歷上的時間。調整用字、優化排版、確保每個關鍵字都到位。

六秒。這是 HR 看你履歷的時間。

然後？石沉大海。

你告訴自己：一定是履歷還不夠好。於是又改了一版，甚至丟給 ChatGPT 幫你潤稿。結果還是一樣。

這個循環，我看過太多次了。但我開始懷疑一件事：問題真的出在「寫」嗎？

履歷和職缺之間的差距，其實有兩種。大部分人搞混了這兩種，所以一直在解決錯的問題。

你有這個能力，但履歷沒寫好。

舉個例子，假設你是 PM。你帶過跨部門專案，但履歷上只寫「負責追蹤專案進度，與團隊成員協調」。這太模糊了——實習生也能這樣寫。

換個方式：「使用 Jira 管理 5 個跨部門專案，協調台灣、美國、印度三地團隊，將專案準時交付率從 70% 提升至 95%」。

同樣的經歷，說服力完全不同。這種情況，AI 潤稿工具確實有用。

你根本沒有那個技能。

Data Scientist 職缺要求有實際部署 ML 模型到 production 的經驗——你只在 Jupyter Notebook 跑過。PM 職缺需要 Agile/Scrum 認證，還要會用 Monte Carlo simulation 做專案風險預測——你從沒碰過這些工具。

這時候，履歷寫得再漂亮也沒用。因為你缺的不是文字，是技能本身。

市面上大部分履歷工具——包括直接請 ChatGPT 幫你改寫——都只處理第一種問題。潤稿、關鍵字優化、ATS 格式調整。這些都好，但只解決一半問題。

Skill Gap 呢？沒人告訴你。

所以你投了 50 封履歷，只有 2 封回覆。你以為是文字不夠好，繼續改、繼續投。但真相可能是：你根本不符合其中 80% 職缺的核心要求。

你一直在打磨鑰匙的外觀，卻沒發現它根本打不開那扇門。

傳統做法是：寫履歷 → 投遞 → 等待 → 被拒 → 再改 → 再投

這個流程最大的問題是：你永遠不知道問題出在哪。是文字？還是技能？只能猜。

但如果順序反過來呢？

診斷差距 → 了解缺什麼 → 決定要不要投 → 針對性準備

投履歷之前，你就知道這份工作你有幾成勝算。你知道哪些技能你有、哪些你缺。缺的那些，你知道要怎麼補。

第一步：3 秒看到匹配分數

當你在 LinkedIn 看職缺時，我們的瀏覽器 Extension 直接顯示你的匹配分數。不用猜，數字告訴你。

第二步：了解兩種差距

點進完整報告（約 30 秒），你會看到兩種差距被清楚分開：

第三步：補技能，不只改文字

針對你的 Skill Gap，我們推薦來自 Google、IBM、Meta 和頂尖大學的線上課程。

有點像遊戲裡的技能樹。你看得到現在在哪、目標在哪、中間要點亮什麼技能。只是這次，用在你的真實職涯上。