概述与特性
我们自研的 AI 简历诊断 SaaS：给出原因（分高 / 中 / 低）与忠实于原文的改法，而不是一个分数；投递记录与结果回填形成数据飞轮，k-匿名的群体基准提供「同场景大家的回音率」参照；面试准备模块基于真实经历出题。内建 PIPL 单独同意、AI 生成内容标识与数据不出境。
关键特性
- 原因 + 改法 + 一句话结论，不给 0–100 评分
- 投递追踪与结果回填，个人复盘与群体基准（k-匿名）
- 面试准备：基于真实经历出题，不代填数字
- 合规内建：单独同意、AIGC 显式与隐式标识、字段级加密、短留存
- 架构：Next.js 全栈单体，三层（路由 / 服务 / 存储门面），mock-first 可零凭证运行
- 安全：分层 CSP（nonce + strict-dynamic）、限流、安全日志
- 运维：阿里云 ECS 多站点共存部署，备份与恢复演练
架构与技术栈
Next.js 15Prisma / PostgreSQLRedisDeepSeek
应用场景
FAQ
AI 应用的数据会出境吗？
默认使用境内模型与境内部署，数据不出境；如需海外模型，会在合规评估后由客户明确选择。
