https://github.com/jerryshell/resumind
AI 智能简历分析系统，为每个职位定制专属反馈与 ATS 评分
https://github.com/jerryshell/resumind
ai ats full-stack fullstack llama llamacpp llm nextjs ollama openai pdfjs resume tailwind tailwindcss typescript
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AI 智能简历分析系统，为每个职位定制专属反馈与 ATS 评分
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/jerryshell/resumind
- Owner: jerryshell
- License: agpl-3.0
- Created: 2025-07-21T10:59:27.000Z (7 months ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2025-08-26T15:53:04.000Z (6 months ago)
- Last Synced: 2025-08-26T21:53:23.161Z (6 months ago)
- Topics: ai, ats, full-stack, fullstack, llama, llamacpp, llm, nextjs, ollama, openai, pdfjs, resume, tailwind, tailwindcss, typescript
- Language: JavaScript
- Homepage: https://resumind-taupe.vercel.app
- Size: 2.45 MB
- Stars: 1
- Watchers: 0
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# Resumind - AI 简历智能分析平台
_Resumind_ 是一个现代化的 AI 简历分析平台，利用大型语言模型（LLM）技术智能评估简历与职位描述的匹配程度，为求职者提供 ATS 评分以及专业、个性化的改进建议。
## 核心优势
| 功能特性 | 用户价值 |
| ------------------------- | -------------------------------------------- |
| **隐私优先架构** | 所有数据仅在本地存储，无需再担心个人信息泄漏 |
| **精准匹配分析** | 深度解析简历与职位描述的契合度，提供量化评分 |
| **智能优化建议** | 针对每个职位生成定制化的简历改进方案 |
| **现代响应式设计** | 简洁美观的 UI，响应式布局适配所有设备 |
| **OpenAI-Compatible API** | 兼容任何 OpenAI API 标准的本地/云端 LLM 模型 |
## 在线体验
[https://resumind-taupe.vercel.app](https://resumind-taupe.vercel.app)
_Demo 实例受成本限制，目前无法稳定提供服务。如果这个项目对你有价值，欢迎[为我充电](https://space.bilibili.com/281356255)！_
## 技术栈
- Next.js
- Tailwind CSS
- TypeScript
## 快速开始
按照以下步骤在本地机器上设置项目：
### 前置条件
本地运行兼容 OpenAI API 的 LLM 推理，下面以 `llama.cpp` 为例：
```bash
./llama-server -m models/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf
```
参数量太小的模型可能无法得到良好的结果，建议 8B 及以上
### 克隆代码仓库
```bash
git clone https://github.com/jerryshell/resumind.git
cd resumind
```
### 安装
使用 npm 安装项目依赖：
```bash
npm install
```
### 配置 LLM API
在项目根目录下创建一个 `.env.local` 文件，并添加以下内容：
```env
# LLM API
LLM_BASE_URL="http://localhost:8080/v1"
# API 密钥
LLM_API_KEY=""
# 模型名称
LLM_MODEL="models/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf"
```
### 启动应用
```bash
npm run dev
```
访问 [http://localhost:3000](http://localhost:3000) 开始使用！
## 项目截图
项目主界面 - 清晰展示目标职位和匹配评分
简历提交界面 - 充分考虑目标职位的要求
详细分析报告 - 分项评估简历各维度表现
## 开源协议
[GNU Affero General Public License v3.0](LICENSE)