AI 分析
痛点：现有 AI 求职工具多是 GPT 套壳，批量生成套话求职信甚至编造经历，求职者需要一个确定性强、透明、不虚构事实的简历定制与职位匹配工具。
目标用户：主动求职者（尤其是技术岗位求职者）、需要批量投递但想保持简历真实的候选人。
证据：Most AI job search tools out there are just GPT wrappers that spam generic cover letters or hallucinate experience. I wanted something deterministic, transparent, and runnable entirely on my own machine. When using Claude Sonnet / GPT for deep matching, a full run costs roughly $0.07–$0.25.
变现：开源内核 + 托管付费版（订阅制），按次/按月收取简历定制与匹配费用；或提供企业/招聘方 API 与 ATS 适配器增值服务。
MVP：2 周内做一个『上传简历 + 粘贴 JD → 生成真实排序优化后的定制简历 PDF』的 Web 工具：用确定性代码抓取/解析 JD，LLM 仅做匹配打分与要点重排，严格禁止捏造经历，先支持 3-5 个主流 ATS 板块。
竞品：Teal、Rezi、Jobscan、Simplify、AIHawk / Auto_Jobs_Applier
摘要：作者在 r/SideProject 开源了一个 TypeScript 多智能体求职引擎，通过确定性代码处理抓取/解析/打分，只在语义匹配时调用 LLM，单次运行成本约 $0.07–$0.25，可无需付费 API 离线运行，且被约束不得虚构经历。项目 MIT 开源、177 个测试通过，但帖子本身无收入数据或他人付费意愿，属于真实痛点但竞争激烈的方向。