macOS / Windows 桌面端
你的 AI 求职助手 岗位分析到复盘
导入 JD，连接简历匹配、定制材料、面试日程、模拟面试和复盘行动。
本地优先 · 支持 BYOK · 不做云端简历库
JD 已导入
Senior Product Engineer
匹配度
75%
下一场面试
技术面 · 周五 16:00
复盘建议
补强系统设计案例
不是生成一份简历，而是管理一个岗位申请
从岗位页开始，用同一份职业主档贯穿分析、材料、面试和复盘。
Offer me 建议
这个岗位更看重后端架构经验。
建议补充系统规模、性能指标和故障处理案例，再进入模拟面试。
把 JD 带回桌面工作台
从招聘页导入或粘贴岗位描述，保留职位、公司、职责和要求，后续分析都围绕这份 JD 展开。
看清简历和岗位的距离
把 JD 拆成能力要求，结合你的简历事实，输出匹配理由、证据缺口和需要补强的经历表达。
生成可以直接修改的申请材料
围绕岗位关键词和你的真实经历，生成定制简历、求职信、招聘方邮件和内推问答草稿。
把面试邀约变成清楚的下一步
从邮件、日历或手动输入整理面试时间、轮次和会议链接，让岗位状态和日程保持同步。
模拟面试后继续复盘
按技术面、HR 面或终面准备问题，记录真实面试和模拟面试表现，把卡点变成下一轮行动。
核心不是聊天，是把岗位拆成可执行计划
Offer me 会把 JD、简历事实、材料草稿和面试准备放在同一个岗位上下文里。
匹配分析先给判断，再给证据
不是只返回一段总结，而是把技能、经历、领域、资历和改写准备度分开说明，方便你决定是否值得投。
材料围绕同一份职业主档
简历、求职信和面试问题都引用同一份经历事实，避免每次生成都像从零开始。
结果默认留在本机
岗位、简历和面试记录默认写入本地 SQLite。模型调用由你选择的 API Key 完成。
投递之后，继续管理面试节奏
面试日程、模拟面试和面后复盘沿用同一份 JD 和简历事实，不再散在不同工具里。
面试日程管理
把邮件邀约、手动日程、面试轮次和会议链接关联到岗位，面试前知道该准备哪一场。
按轮次模拟面试
根据 JD、简历和面试轮次生成技术面、HR 面或终面问题，先练表达，再看整体表现。
面试后复盘
记录真实面试或模拟面试内容，沉淀被问问题、卡住原因、改进建议和下一步复习计划。
为什么坚持桌面端和本地优先
求职资料里有简历、经历、目标公司和面试记录。Offer me 默认把核心数据留在你的设备上， 官网只负责介绍产品、下载和价格页面。
本地 SQLite
简历、岗位、面试记录和草稿默认保存在本机，后续可以继续做导出和迁移。
系统凭据存储
API Key 使用 macOS Keychain 或 Windows Credential Manager 保存，不写进普通日志。
BYOK 模型调用
你可以使用自己的 OpenAI、DeepSeek、智谱、Gemini 或兼容接口，AI 成本和数据流向更清楚。
插件只做导入
浏览器插件只把当前 JD 带回桌面工作台，不替你点击 Apply、投递或立即沟通。
价格方案简版
先免费试用。密集求职时升级 Pro；重度使用或已有 API Key 时选择 Lifetime / BYOK。
适合先跑通一个真实岗位申请流程。
适合密集投递，需要更高频 AI 用量的人。
一次性解锁软件功能，使用自己的 API Key 控制模型和成本。
下载桌面端，先跑通一个目标岗位
当前提供 macOS DMG 和 Windows EXE 测试版安装包。先用一个岗位验证分析、材料、面试和复盘链路。