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、导入Dify平台、选择LLM模型(如Google Gemini)并配置API密钥。Dify的封装使非技术用户也能轻松使用,但需注意第三方LLM服务可能产生费用。
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》
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、导入Dify平台、选择LLM模型(如Google Gemini)并配置API密钥。Dify的封装使非技术用户也能轻松使用,但需注意第三方LLM服务可能产生费用。
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》
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...
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'...
resumePolice是GitHub上的开源项目,它通过Dify平台提供简历审查与优化服务。该工具采用'批判...
非技术用户完全可以使用。resumePolice通过Dify平台将复杂的AI调用封装为简单工具,用户只需:按指...
resumePolice适用于以下场景:求职者简历优化:帮助发现表述漏洞和格式问题,提升简历竞争力。面试准备:...
部署流程分为三步:获取工作流文件:从GitHub仓库下载.yml文件(如“简历警察V3.yml”用于审查报告,...
resumePolice的“批判-解析-建议”模型分为三个步骤:批判:AI会直接指出简历中的问题,例如“项目描...
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