ModelFold围绕你的经历出题
结合简历项目与目标岗位提问，让练习贴近你的实际背景。
AI面试官
01目标岗位 · 前端工程师
02简历亮点：React 项目与性能优化经验
03面试问题：你如何衡量一次性能优化的效果？
04点评 → 追问 → 总评与改进计划
是什么 / 怎么用
你的个人面试练习搭档
把经历讲清楚，比背标准答案更有用。AI面试官结合简历与目标岗位，帮你发现值得展开的亮点、需要补足的证据和表达上的空白。评分用于练习参考，不代表招聘结果。
- 01
放入简历
粘贴文字，或上传 PDF、DOCX、TXT，补充目标岗位。
- 02
逐题练习
先看简历分析，再回答一个问题；根据点评继续追问和练习。
- 03
带走改进计划
结束后查看总评分、评分依据和可执行的改进建议。
核心优势
逐题点评与追问
每次只练一道题，得到具体反馈，再补充细节或进入下一题。
总评分与改进建议
复盘整场回答，识别强项与短板，明确接下来应该练什么。
隐私不落库
本站不保存简历与对话正文；生成时会发送给所选模型提供商。
多模型可选
从本站对话模型中选择，按任务和预算切换；开始后保持同一模型。
按量付费，失败退款
按对话实际用量扣积分，含历史上下文；失败自动退回预扣积分。
在线工具
现在开始
当前默认 GPT-6 Sol，可自行选择其他模型。
结果保存在你的浏览器本地（每个账号最多 30 条），不上传到我们的服务器保存，可在面试记录中删除。生成回复时，简历和对话会经本站发送给所选模型提供商，请先隐去敏感信息。
这些场景，可以这样用
以下为示例场景式推荐语，不代表真实用户评价或背书。
“把项目经验拆成面试题，练习解释技术取舍，而不只是罗列技术栈。”
“先找到经历里可迁移的能力，再练习回答为什么适合这个岗位。”
“从一段实习经历开始，练习把行动、结果和自己的贡献讲完整。”
常见问题
如何计费？
简历分析、每次回答和总评分别调用所选对话模型，按实际用量扣积分，包含历史上下文。不同模型单价不同，可在模型市场查看。
简历会保存吗？
结果保存在你的浏览器本地，每个账号最多 30 条，不上传到我们的服务器保存，可在面试记录中删除或下载。生成时简历和对话经本站发送给所选模型提供商，请先隐去敏感信息。
支持什么格式？
可粘贴最多 6500 字文字，或上传最大 5MB 的 PDF、DOCX、TXT。扫描 PDF 需要先识别成文字；中文和英文均可练习。
可以换模型吗？
开始前可选择本站在售对话模型。一次面试开始后固定模型，清空会话后可重新选择。当前默认 GPT-6 Sol；仍可自行切换。
失败怎么办？
上游临时服务错误会自动重试一次；仍失败则自动退回预扣积分。保留页面内容后重试或切换模型；余额不足时先充值。
让你的经历，更有说服力。
准备一份简历，从第一个问题开始。
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