人工录入慢且贵，规则模板换个版式就崩，通用模型敢编不敢验，商用解析 API 黑盒不可查——问题的共同根源是：结果无法对照原始简历验证。
简历智能系统把「验证」做进架构本身：OCR 原文是唯一事实源，AI 只归类不造字，程序逐字对账，人只裁决疑点——一条链路，三种交付。
88 项字段自动建档，机器干完 95%，人只扫疑点、拍板终审。
淘汰有归因、排名有对照、评语有出处——点开任何人都能看到「为什么是他」。
硬条件规则把关、语义召回懂近义、模型终审给评语，不靠感觉靠条目。
提示词快照、模型原始返回、运行历史全留档，错在哪、漏了什么都能查。
录入慢、规则脆、模型敢编、商用黑盒——问题的共同根源是：结果无法对照原始简历验证。逐项对比，见真章。
| 维度 | 人工录入 | 规则模板 | 通用模型直解 | 商用解析 API | 简历智能系统 |
|---|---|---|---|---|---|
| 版式适应 | 版面引擎 + 语义归类 | ||||
| 逐字保真 | 原文照搬 + 强制反查 | ||||
| 幻觉可检测 | 自动进问题清单 | ||||
| 遗漏可发现 | 字符级覆盖对账 | ||||
| 过程可审计 | 快照留档 · 历史不覆盖 | ||||
| 字段可定制 | 88 项自主定义 |
AI 只做归类、不造字：写进档案的每个字，先锁定原文出处，再全量对账，最后人工终审。
OCR 原文是唯一事实源，模型只「照搬 + 归类」；字段值必须是原文连续片段，模型给的坐标只是线索，后端重新反查才算数。
系统逐字计算覆盖率：哪段原文没进档案、哪段多处出现、哪条被申报豁免——清单里一条不少，两边同减，账目对得上。
系统把需要人看的东西全部摆出来：问题清单置顶、疑点按优先级排好、原文坐标一键定位——人只裁决、不录入。
JD 贴进去，候选人排出来——硬条件淘汰有归因、语义召回懂近义、模型终审给评语。
粘贴 JD 原文，系统自动拆出硬性门槛、职责条目池与优先项——「应届毕业生」这类口径也能精确表达为年限区间。
年限 / 学历 / 应届上限由规则引擎硬过滤，淘汰归因自动生成；「供应链物流优化」也能召回「仓储路线规划」的近义经历。
JD 条目 × 经历段逐一对照、阈值明确；模型终审输出推荐档位与逐人评语（亮点 / 风险），每句结论都能点开对照原文。
别家的准确率是抽检，我们的对账是全检：每一份简历、每一个字段，系统都留下一张可复查的运行对账单——数字不是估计，是账目。当生成式 AI 的输出无法被验证时，它就不能被信任；我们把「验证」做成了一等公民。
安装 resume-job 技能包，豆包电脑版 / WorkBody 里的 Agent 就能一句话调度建档、检索与推荐——像使唤一位懂行的招聘助理。
自然语言下指令，Agent 自动执行命令并汇报结果；授权在浏览器完成，密码不进对话、不进命令行。
HTTPS 加密 + 令牌鉴权；AI 助手被限制为只读 + 上传，字段核对等敏感操作只留 Web 端人工完成。
不需要任何配置，拿一份手头的简历就能现场演示——四步全是网页操作。
OCR + 模型 + 校验自动接力，看字段逐项亮起、疑点自动归队
≈ 60 秒悬停任意档案值，原 PDF 对应文本块高亮——每个字都有出处
≈ 30 秒五步管线跑完，给出带证据链的排序与淘汰归因
≈ 60 秒在工作台里一句话生成推荐报告，安全边界当场可见
≈ 30 秒核心差异化 · 可验证 AI，不是「更聪明的模型」
别人拼的是抽中好模型的运气，我们靠的是架构：每个值必须能在原文里找到连续出处，找不到就报警。
模型输出必须反查原文命中，找不到连续出处自动进「疑似编造」清单——幻觉从「不可知」变成「可检测事件」。
字符级覆盖对账：哪段原文没进档案，遗漏清单逐条列出，两边同减、账目永远平。
疑点精确到 PDF 文本块坐标，点击即高亮原文——错在哪一行，看得见。
提示词快照、模型原始返回、运行历史全量留档且永不覆盖，任何结论都能回放取证。
从在线体验到深度集成，按需选择。
浏览器直达，上传即建档、粘贴即检索，无需任何配置。
导入 resume-job 技能包，在豆包 / WorkBody 里一句话调度。
HTTPS + 令牌鉴权对接现有系统，可吊销、可审计。
携带任意一份真实简历到场，全链路当场跑给您看。
无需任何配置，全链路在线可跑 · 每个字可溯源，每次筛选有依据