最近我琢磨着，能不能搞一个超便捷的简历诊断工具，用户只需上传简历和岗位要求截图，AI 就能一步到位生成 HTML 报告，这想法是不是听着就带劲？现在，我把这整个过程拆解出来，跟大家分享一下，保证干货满满！

老规矩，先上图，篇幅有限，我就不上完整的截图，感兴趣的可自行前往体验。

1. 极简输入：图片上传，方便到家

我做的这个工具是小程序，所以首先要考虑的就是用户体验。大家平时要么是手机里存着简历截图，要么就是直接截屏招聘信息，为了让操作最简单，我直接把输入方式定义成了图片上传。用户“咔嚓”两下，上传简历和岗位要求截图，完事儿！连复制粘贴都省了，简直不要太爽。

2. AI 预处理：OCR 大显神通，文字乖乖现形

图片上传完了，接下来就是 AI 的表演时间了。拿到用户上传的图片，第一件事就是让 AI 用 OCR（光学字符识别）技术把图片里的文字都提取出来。别小看这一步，它可是整个流程的基础。想象一下，如果 AI 只能看到图片，那还怎么分析简历和岗位的匹配度？所以，OCR 必须给力，得把图片里的文字信息准确、完整地提取出来。

3. 诊断核心：Prompt 优化，一语中的

文字提取出来后，重头戏来了——简历诊断。这一步的关键在于 Prompt 的设计。我花了不少心思在 Prompt 的优化上，力求让 AI 能够准确理解我的意图，并给出有价值的诊断结果。

Prompt 的内容大概包括：

明确目标： 告诉 AI 它的任务是分析简历和岗位要求的匹配度，找出简历的优势和不足。

提供信息： 把 OCR 提取出来的简历和岗位要求文字信息都喂给 AI。

设定规则： 告诉 AI 从哪些方面分析简历，比如技能、经验、项目经历等等。

强调重点： 提醒 AI 重点关注岗位要求的关键词，以及简历中与关键词相关的部分。

通过不断调整 Prompt 的措辞和结构，我最终得到了一个效果不错的 Prompt。AI 能够根据这个 Prompt，对简历进行比较全面的诊断，找出简历中的亮点和需要改进的地方。

4. 结果输出：预设模板，HTML 一键生成

诊断结果有了，怎么呈现给用户呢？我想到了 HTML。HTML 可以灵活地控制页面的样式和布局，而且可以直接在浏览器里打开，非常方便。

为了让 AI 直接输出 HTML 代码，我在 Prompt 里预设了一个 HTML 模板。这个模板定义了报告的标题、段落、列表等等元素的样式和结构。然后，我告诉 AI，把诊断结果按照这个模板的格式填充进去，生成完整的 HTML 代码。

这样一来，AI 输出的就是可以直接保存成 HTML 文件的代码了。用户只需要把这段代码保存成 .html 文件，然后用浏览器打开，就能看到一份漂亮的简历诊断报告了。

5. 成果落地：文件 URL，随时随地查看

最后一步，就是把 AI 生成的 HTML 文件保存起来，并生成一个 URL，方便用户随时随地查看。

我把 HTML 文件保存在云存储里，然后用云存储提供的 API 生成一个临时的访问 URL。用户拿到这个 URL，就可以在任何设备上打开浏览器，查看自己的简历诊断报告了。

整个流程走下来，是不是感觉既简单又高效？这都要归功于 Prompt 的优化。一个好的 Prompt，可以让 AI 更好地理解你的意图，并给出高质量的输出结果。如果你也想做一个类似的工具，不妨试试我的方法，相信你也能做出令人惊喜的成果！