通过以下三步即可零代码实现：1) 环境准备 – 注册Dify账户，获取Google Gemini等LLM的API Key；2) 工作流导入 – 在GitHub下载’简历警察Chat.yml’文件，拖拽至Dify应用页面；3) 交互优化 – 以自然语言对话修改，如输入’让我的项目经理经历更突出’，AI会建议增加’协调3个跨部门团队，如期交付百万级用户项目’等具体内容。整个过程完全可视化操作，且提供带截图的使用指南。
本答案来源于文章《resumePolice：基于Dify部署的审查并优化简历的AI工具》
作为招聘辅助工具，resumePolice提供两套解决方案：1) 问题库生成 - 输入候选人简历，自动产出包含...
resumePolice的'笔录版'工作流能系统性地解决该问题：1) 深度问题生成 - 基于简历中的技术栈(如...
通过resumePolice可以实现三个关键优化：1) 技术栈规范化 - AI会审查技术术语的准确性，例如将'...
要解决简历中项目描述模糊的问题，resumePolice采用了专业的'批判-解析-建议'模型。首先，AI会明确...
resumePolice的主要应用场景包括：求职者简历优化，发现表述漏洞并提高竞争力；面试准备，预测可能的问题...
resumePolice依赖Dify平台运行，用户需要配置LLM作为引擎。使用流程包括：获取工作流.yml文件...
除了简历优化，resumePolice还能根据简历内容生成体系化的面试问题。它内置了两种风格不同的CTO视角提...
resumePolice的工作流程遵循严格的三段式模型：首先像'警察'一样直接指出简历问题，如'项目描述模糊'...
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