AI 的理解，需要你的确认
AI 参与 JD 技能提取。课程映射、硬门槛、评分与学习路线，由 Python 规则完成。你可以在分析前修正关键输入。
从校园经历，到岗位能力
让经历，
有据可循。
把课程、项目与实习，
翻译成岗位能力。
面向实习与校招，看清哪些要求有材料支撑，
哪些还需要补齐。
本地规则体验 · 无需注册 · 不调用 AI
你带来的材料岗位需要的能力
课程SQL数据库原理
课程Python程序设计
课程Excel数据分析
课程数据可视化
人工确认
Python直接材料
Excel直接材料
SQL直接材料
可视化直接 + 间接材料
由规则映射
一条材料，走到一个判断。
- 课程材料SQL数据库原理
- 人工确认
在实际分析前，由你核对输入。
- 岗位能力SQL
名称命中数据库规则 · 直接材料
沿一条证据看下去
在数据分析示例中追查 SQL
每个判断，都能回到一份材料。继续探索
经历与要求之间，
补上一条证据路径。
“学过数据库”和“能支持 SQL 要求”之间，
需要一个讲得清楚的判断过程。
把材料组织起来，让每一步都有来由。
- 01
带来你的经历
导入课程，补充教育、项目、实习与到岗条件，再放入一份目标 JD。
课程与经历 + 岗位原文 - 02
把理解确认下来
AI 辅助提取岗位技能，也可用本地规则。引用与关键技能，由你核对。
可修改、可确认的输入 - 03
读懂判断与下一步
规则计算五维适配度，独立检查门槛，展示材料来源、差距与学习任务。
可解释的报告与交付物
AI 帮助理解。你保留判断。规则负责计算。
同一份输入，可复核同一套规则。经过确认，再把判断展开。
查看一份规则结果一份结果，展开来看
分数之外，
还有为什么。
先看材料支持了什么，再看条件是否满足。
下方使用仓库内的合成输入，
结果由现有 Python 规则离线生成。
合成演示 · 非真实候选人
岗位适配度报告 · 合成材料
下载示例与输入 数据分析
硬门槛
独立于五维分数
存在硬性门槛独立于五维分数
岗位要求毕业年份为[2026]，当前为2027
技能支撑保留，门槛单独解释。从结论，
折回材料。
打开一项技能，沿来源回看。
直接材料、规则推断、相邻技能迁移，各自说明。
材料支撑不等于熟练掌握；
人工确认不等于外部验证。
SQL较强支撑83.9/ 100
课程：SQL数据库原理（直接材料：名称明确提及；课程名称命中“数据库”规则。）
回到首屏课程材料Python较强支撑83.9/ 100
课程：Python程序设计（直接材料：名称明确提及；课程名称命中“Python”规则。）
回到首屏课程材料Excel较强支撑83.9/ 100
课程：Excel数据分析（直接材料：名称明确提及；课程名称命中“Excel”规则。）
回到首屏课程材料数据分析较强支撑83.9/ 100
课程：Excel数据分析（直接材料：名称明确提及；课程名称命中“数据分析”规则。）
数据可视化较强支撑98.6/ 100
课程：数据可视化（直接材料：名称明确提及）；课程：Excel数据分析（间接依据：课程规则推断）。完整来源见下载文件。
把判断，接到下一步。
当前没有需要优先补齐的技能。先核对岗位的毕业年份条件，再决定是否继续申请。
Career Adaptability Model v2.1完整度 90.0% · 较高
合成演示，不代表真实岗位或候选人。可在应用中运行相同输入，查看完整解释账本并导出报告。
判断可追查，边界也要看清。继续核对
分数有依据，条件有自己的答案
五维适配度反映当前材料与规则。学历、毕业年份、到岗时间等门槛独立呈现；没有设置门槛，也会明确标为待确认。
有材料，才有下一步
未填写和明确没有分开处理。学习任务围绕实际缺口生成，有目标、交付物与验收标准；当前无缺口时不凑任务。
这是学习决策原型。真实用户效果与人工标注校准尚未完成，结果用于梳理材料与规划学习，不代表招聘方结论。
阅读完整评分与证据规则Course2Career / 工作台真实界面
