12 项标准，4 个板块，一个不留情面的分数。

我们衡量什么

你的职位头衔、技能和经历，与目标职位用词的契合程度——包括同义说法和缩写变体。

为什么重要

关键词匹配仍是 ATS 排名的根基。招聘官还会对解析后的文本做布尔搜索；文中没有的词，根本搜不出来。

我们衡量什么

你的要点中，有多少比例给出了可衡量的结果——营收、节省的时间、错误率、用户数、规模。

为什么重要

数字就是底气。带指标的要点像证据，不带指标的要点只像空口一说。评审在横向比较候选人时，正是以量化成果为标尺。

我们衡量什么

你最近、最相关的经历是否占据了最多篇幅——过时或跑题的内容是否被精简掉。

为什么重要

ATS 时代的招聘官只扫一眼解析结果的前三分之一。把你最强、最相关的经历埋在旧职位下面，等于浪费了最值钱的版面。

我们衡量什么

单栏排版、标准章节标题、间距统一，以及不出现版式表格、文本框这类对解析器不友好的元素。

为什么重要

解析器是自上而下、从左到右读的。多栏设计和图形会把提取出来的文本搅得一团乱——而文本一乱，后续每一项得分都跟着崩。

我们衡量什么

总篇幅与资历是否相称：大致每十年经验一页，多数岗位最多两页。

为什么重要

篇幅过长会稀释关键词密度，把真正相关的那 20% 淹没掉。招聘官是在批量筛简历，不是在读小说。

我们衡量什么

要点是按「情境 -> 行动 -> 结果」的脉络写的，还是只在罗列职责。

为什么重要

PAR 式要点一句话里就同时装下了关键词、动词和指标——等于在每个维度上一起加分。

我们衡量什么

有力的开头动词（搭建、带领、降低、交付）与填充词（「负责」「协助」「参与」）之间的比例。

为什么重要

动词体现的是主导权。「负责 X」只说明你在这件事旁边；「交付了 X」才说明是你做成的。

我们衡量什么

清晰与具体：用实在的名词和专有名称，别用流行词、空泛概念和 AI 味十足的废话。

为什么重要

含糊的词（「协同增效」「充满活力、结果导向的专业人士」）传递的信息为零，而且越来越容易被一眼认出是机器写的。

我们衡量什么

日期格式、标点、大小写和时态是否统一——过往职位用过去时，当前职位用现在时。

为什么重要

不一致会被读成粗心，而招聘官会由你对文档的用心，推断你对工作的用心。解析器也要靠统一的日期格式来还原你的时间线。

我们衡量什么

没有解析隐患：表格、图片、图标、承载实质内容的页眉/页脚、非标准字体和装饰性符号。

为什么重要

一个技能表格，就足以让你整段技能在解析结果里凭空消失。而你根本无从察觉——只是迟迟等不到回复。

我们衡量什么

文件类型是否符合招聘方的要求（.docx 或基于文本的 PDF），以及文件名是否专业。

为什么重要

扫描成图的 PDF 会被解析成一片空白。而「resume_final_v7.pdf」这种文件名，会在你简历第一行被读到之前就先留下印象。

我们衡量什么

邮箱、电话、所在地，以及可用的 LinkedIn/作品集链接——齐全、可解析，且与你的线上资料一致。

为什么重要

招聘官会拿你的简历去和 LinkedIn 对照；头衔或日期对不上就会引起怀疑。而一个打不开的作品集链接，就是一场错过的面试。