AI Resume Helper

AI Resume Helper 是一个基于 Angular 18 的简历优化库，提供 AI 简历优化、面试问题生成和岗位匹配度分析等功能。

✨ 特性

• 📄 简历优化：使用 AI 提升简历专业度和竞争力
• 🎯 面试问题：生成针对性的面试问题和参考答案
• 📊 岗位匹配：分析简历与职位描述的匹配度
• 🎨 简历模板：提供多种专业简历模板
• 🔧 模块化设计：支持按需导入和使用
• 🚀 Angular 18：基于最新的 Angular 18 标准和 standalone 组件

📦 安装

使用 npm 安装：

npm install hzhaholic/ai-resume-helper

🚀 快速开始

1. 导入模块

在你的 Angular 项目中，你可以直接导入所需的组件和服务：

import { ResumeOptimizerComponent } from 'hzhaholic/ai-resume-helper';
import { InterviewQuestionsComponent } from 'hzhaholic/ai-resume-helper';
import { JobMatchComponent } from 'hzhaholic/ai-resume-helper';
import { ResumeTemplatesComponent } from 'hzhaholic/ai-resume-helper';
import { AiResumeService, ResumeService } from 'hzhaholic/ai-resume-helper';

2. 使用组件

在你的模板中使用组件：

<!-- 简历优化组件 -->
<app-resume-optimizer></app-resume-optimizer>

<!-- 面试问题组件 -->
<app-interview-questions></app-interview-questions>

<!-- 岗位匹配组件 -->
<app-job-match></app-job-match>

<!-- 简历模板组件 -->
<app-resume-templates></app-resume-templates>

3. 使用服务

在你的服务或组件中注入和使用服务：

import { Component, inject } from '@angular/core';
import { AiResumeService, OptimizationResult } from 'hzhaholic/ai-resume-helper';

@Component({
  selector: 'app-my-component',
  standalone: true,
  template: `
    <button (click)="optimizeResume()">优化简历</button>
    <div *ngIf="result">{{ result.optimizedContent }}</div>
  `
})
export class MyComponent {
  private aiResumeService = inject(AiResumeService);
  result: OptimizationResult | null = null;

  optimizeResume() {
    const resumeContent = '你的简历内容...';
    this.aiResumeService.optimizeResume(resumeContent).subscribe({
      next: (result) => {
        this.result = result;
      },
      error: (error) => {
        console.error('优化失败:', error);
      }
    });
  }
}

📁 目录结构

├── lib/
│   ├── services/             # 服务层
│   │   ├── ai-resume.service.ts    # AI 简历服务
│   │   └── resume.service.ts       # 简历管理服务
│   └── components/           # 组件
│       ├── resume-optimizer/       # 简历优化组件
│       ├── interview-questions/    # 面试问题组件
│       ├── job-match/              # 岗位匹配组件
│       └── resume-templates/       # 简历模板组件
└── public-api.ts            # 公共 API 导出

🔧 API 文档

AiResumeService

optimizeResume(content: string): Observable

优化简历内容，返回优化结果。

参数：

• content: 简历内容

返回值：

• OptimizationResult: 优化结果，包含优化后的内容、评分、关键词等

generateInterviewQuestions(content: string, jobTitle: string): Observable<InterviewQuestion[]>

生成面试问题。

参数：

• content: 简历内容
• jobTitle: 目标职位

返回值：

• InterviewQuestion[]: 面试问题列表

calculateJobMatch(resumeContent: string, jobDescription: string): Observable

计算简历与职位描述的匹配度。

参数：

• resumeContent: 简历内容
• jobDescription: 职位描述

返回值：

• JobMatchResult: 匹配度分析结果

ResumeService

setResumeData(data: ResumeData): void

设置当前简历数据。

getResumeData(): ResumeData | null

获取当前简历数据。

addToSavedResumes(resume: ResumeData): void

保存简历到本地存储。

removeFromSavedResumes(id: string): void

从本地存储中删除简历。

🎯 接口定义

OptimizationResult

interface OptimizationResult {
  optimizedContent: string;  // 优化后的内容
  score: number;            // 专业度评分
  keywords: string[];       // 关键技能词
  suggestions: string[];    // 优化建议
  improvements: string[];   // 主要改进
}

InterviewQuestion

interface InterviewQuestion {
  id: string;               // 问题ID
  question: string;         // 问题内容
  category: string;         // 问题类别
  difficulty: 'easy' | 'medium' | 'hard';  // 难度
  suggestedAnswer?: string; // 参考答案
}

JobMatchResult

interface JobMatchResult {
  score: number;            // 匹配度评分
  matchPercentage: number;  // 匹配百分比
  strengths: string[];      // 优势
  weaknesses: string[];     // 不足
  suggestions: string[];    // 改进建议
  recommendations?: string[];  // 推荐行动
  keywordMatch?: {
    resume: string[];       // 简历关键词
    job: string[];          // 职位关键词
    missing: string[];      // 缺失关键词
  };
}

ResumeData

interface ResumeData {
  id: string;               // 简历ID
  content: string;          // 简历内容
  fileName: string;         // 文件名
  fileType: string;         // 文件类型
  uploadTime: Date;         // 上传时间
  optimizedContent?: string;  // 优化后的内容
  optimizationScore?: number; // 优化评分
  keywords?: string[];       // 关键词
  suggestions?: string[];    // 建议
}

🌟 示例

1. 简历优化示例

import { Component, inject } from '@angular/core';
import { AiResumeService, OptimizationResult } from 'hzhaholic/ai-resume-helper';

@Component({
  selector: 'app-optimize-example',
  standalone: true,
  template: `
    <textarea [(ngModel)]="resumeContent" placeholder="输入简历内容"></textarea>
    <button (click)="optimize()">优化</button>
    <div *ngIf="result">
      <h3>优化结果</h3>
      <p>评分: {{ result.score }}/100</p>
      <div>{{ result.optimizedContent }}</div>
    </div>
  `
})
export class OptimizeExample {
  private aiResumeService = inject(AiResumeService);
  resumeContent = '';
  result: OptimizationResult | null = null;

  optimize() {
    this.aiResumeService.optimizeResume(this.resumeContent).subscribe({
      next: (result) => {
        this.result = result;
      }
    });
  }
}

2. 面试问题示例

import { Component, inject } from '@angular/core';
import { AiResumeService, InterviewQuestion } from 'hzhaholic/ai-resume-helper';

@Component({
  selector: 'app-interview-example',
  standalone: true,
  template: `
    <textarea [(ngModel)]="resumeContent" placeholder="输入简历内容"></textarea>
    <input [(ngModel)]="jobTitle" placeholder="输入目标职位">
    <button (click)="generate()">生成问题</button>
    <div *ngFor="let question of questions">
      <h4>{{ question.question }}</h4>
      <p>类别: {{ question.category }}</p>
    </div>
  `
})
export class InterviewExample {
  private aiResumeService = inject(AiResumeService);
  resumeContent = '';
  jobTitle = '';
  questions: InterviewQuestion[] = [];

  generate() {
    this.aiResumeService.generateInterviewQuestions(this.resumeContent, this.jobTitle).subscribe({
      next: (questions) => {
        this.questions = questions;
      }
    });
  }
}

📝 注意事项

1. Angular 版本兼容：此库仅支持 Angular 18.0.0 及以上版本
2. 依赖：需要确保项目中已安装以下依赖：
   • @angular/common
   • @angular/core
   • @angular/forms
   • @angular/router
   • rxjs
3. 使用方式：所有组件均为 standalone 组件，可以直接在项目中使用
4. 数据存储：使用 localStorage 进行数据持久化，确保在浏览器环境中使用
5. 缓存策略：服务内部实现了 30 分钟的缓存机制，避免重复的 AI 调用

🤝 贡献

欢迎贡献代码和提出问题！请在 GitHub 上提交 Issue 或 Pull Request。

📄 许可证

MIT License

📞 联系

• GitHub: https://github.com/hzhaholic/ai-resume-helper
• Email: [email protected]

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