职途引擎-产品需求文档

产品需求文档（PRD）

📄 文档概述

字段	内容
文档名称	职途引擎 - 产品需求文档（PRD）
产品名称	职途引擎
作者	产品团队
创建时间	2025 年 11 月 24 日
当前版本	v1.0
文档状态	初稿

🎯 产品目标与背景

2.1 背景说明

市场现状分析

根据《2025 年中国大学生就业质量报告》显示，当前高校毕业生面临严峻的就业形势：

求职周期长：平均求职周期为 3.2 个月，较 5 年前延长 40%
简历通过率低：首轮简历通过率仅为 12.7%，大量优质人才被埋没
面试成功率低：面试成功率不足 20%，缺乏有效的面试准备和技能提升途径

用户痛点深度分析

通过对 1000 + 学生用户的深度访谈和问卷调查，我们发现学生群体在求职过程中面临三大核心痛点：

1. 简历撰写困境

现状：超过 78% 的学生表示不知道如何撰写专业简历

具体表现：

内容表达：不知道如何突出项目经验和技能亮点，导致简历内容平淡无奇
格式规范：简历格式混乱，排版不专业，HR 平均浏览时间不足 30 秒
针对性不足：一份简历投递多个岗位，缺乏针对性优化，匹配度低
数据支撑：73% 的 HR 表示会因为简历格式问题直接淘汰候选人

影响：大量优质人才因为简历问题在首轮筛选中被淘汰，错失面试机会

2. 面试准备困难

现状：65% 的学生表示缺乏有效的面试准备途径

具体表现：

问题预测：不知道面试官会问什么问题，准备方向不明确
练习机会：缺少真实的面试练习环境和专业反馈
技术表达：技术问题答不到点上，无法充分展示专业能力
紧张情绪：首次面试紧张，无法正常发挥真实水平
数据支撑：面试失败的学生中，82% 表示是因为准备不足

影响：即使通过简历筛选，也难以在面试中脱颖而出，错失就业机会

3. 学习路径模糊

现状：83% 的学生表示不知道如何规划职业发展路径

具体表现：

技能认知：对目标岗位所需技能了解不清晰，学习方向迷茫
资源获取：缺少针对性的学习资源推荐，信息获取成本高
路径规划：不知道如何分阶段学习，学习效率低下
实践机会：理论学习与实际应用脱节，缺乏项目实践经验
数据支撑：转行失败的学生中，76% 表示是因为学习路径规划不合理

影响：学习效率低下，无法快速提升竞争力，错失职业发展机会

市场机会分析

现有解决方案的局限性：

功能单一：现有产品多为单一功能（简历模板、面试题库等），未能形成完整的求职闭环
缺乏个性化：通用型解决方案无法满足不同用户的个性化需求
AI 应用不足：缺乏 AI 技术的深度应用，无法提供智能化的求职辅助
数据驱动不足：缺乏基于大数据的精准分析和推荐能力

市场机会：

打造一款 AI 驱动的智能求职辅助平台，通过整合简历优化、面试模拟、学习规划、知识管理四大核心功能，形成完整的求职闭环解决方案，帮助学生群体解决求职过程中的核心痛点，提升求职成功率。

2.2 产品目标

核心目标：

打造一款 AI 驱动的智能求职辅助平台，帮助学生群体解决求职过程中的核心痛点，提升求职成功率。

具体目标：

简历优化：提供 AI 深度审计和个性化简历优化服务
面试模拟：创建真实的 AI 面试模拟环境，提供专业反馈
学习规划：基于目标岗位生成个性化学习路径
知识管理：提供高效的学习笔记和知识整理工具

👤 用户与使用场景

3.1 用户角色

角色	描述	核心需求
在校学生	大三、大四学生，准备实习或求职	简历撰写、面试准备、技能提升
应届毕业生	即将毕业，面临正式求职	简历优化、面试模拟、职业规划
职场新人	工作 1-2 年，考虑跳槽或技能提升	简历更新、面试练习、知识管理
产品经理	平台运营管理人员	数据分析、用户管理、内容审核

3.2 使用场景

场景一：简历撰写

"作为一名大三学生，我需要准备实习简历，但不知道如何突出我的项目经验和技能亮点。"

场景二：面试准备

"我下周要参加技术面试，但不知道会被问到什么问题，也没有机会进行真实的面试练习。"

场景三：技能提升

"我想转行做产品经理，但不知道需要学习哪些技能，也找不到合适的学习资源。"

场景四：知识管理

"我在学习过程中积累了很多笔记，但缺乏有效的整理和管理工具。"

📋 功能清单

4.1 核心功能模块

模块一：智能简历优化

编号	功能名称	描述	优先级
F-01	简历上传	支持上传 PDF/Word 格式简历	高
F-02	AI 深度审计	自动分析简历内容，识别问题	高
F-03	内容优化建议	提供具体的优化建议和修改方案	高
F-04	模板生成	生成优化后的简历模板	高
F-05	多版本管理	支持简历版本对比和历史记录	中

模块二：AI 面试模拟

编号	功能名称	描述	优先级
F-06	岗位选择	选择目标岗位类型	高
F-07	题库生成	根据岗位 JD 生成面试题库	高
F-08	实时对话模拟	模拟真实面试对话场景	高
F-09	七维评分体系	从多个维度进行面试评分	高
F-10	雷达图可视化	生成面试表现雷达图	高
F-11	复盘报告	生成详细的面试复盘报告	高

模块三：学习路径规划

编号	功能名称	描述	优先级
F-12	技能差距分析	分析当前技能与目标岗位的差距	高
F-13	个性化路径生成	生成个性化学习路径	高
F-14	课程推荐	推荐相关课程和学习资源	高
F-15	书籍推荐	推荐专业书籍和资料	中
F-16	认证指导	提供认证考试指导	中

模块四：知识笔记管理

编号	功能名称	描述	优先级
F-17	Markdown 编辑器	提供专业的 Markdown 编辑功能	高
F-18	AI 辅助生成	AI 辅助生成学习笔记	高
F-19	思维导图可视化	笔记内容思维导图展示	高
F-20	标签分类	支持笔记标签和分类管理	中
F-21	搜索功能	快速搜索笔记内容	中

4.2 辅助功能模块

模块五：用户中心

编号	功能名称	描述	优先级
F-22	用户注册登录	支持手机号、邮箱、第三方登录	高
F-23	个人资料管理	基本信息、头像、偏好设置	高
F-24	账户安全	密码修改、安全验证	高
F-25	消息通知	系统消息、提醒通知	中

模块六：系统管理

编号	功能名称	描述	优先级
F-26	数据统计分析	用户行为、功能使用统计	中
F-27	内容审核	用户生成内容审核	中
F-28	系统配置	系统参数配置	低
F-29	日志管理	系统操作日志记录	低

🔄 功能流程图

5.1 简历优化流程

复制代码

用户上传简历 → AI深度分析 → 生成优化建议 → 用户修改 → 生成最终简历

5.2 面试模拟流程

复制代码

选择目标岗位 → 生成面试题库 → 开始面试对话 → 实时评分 → 生成复盘报告

5.3 学习路径规划流程

复制代码

输入目标岗位 → 分析技能差距 → 生成学习路径 → 推荐学习资源 → 跟踪学习进度

🧩 页面说明与交互细节

6.1 首页

入口：系统默认首页

核心元素：

导航栏：首页、简历优化、面试模拟、学习规划、知识管理、个人中心
轮播图：展示核心功能和使用场景
功能卡片：四个核心模块的快速入口
用户统计：平台用户数、简历优化数、面试模拟数等数据展示

交互逻辑：

点击功能卡片跳转到对应模块
导航栏支持悬停效果和移动端适配
轮播图自动切换，支持手动控制

6.2 简历优化页面

入口：导航栏 "简历优化" 或首页功能卡片

字段说明：

上传区域：支持拖拽上传或点击选择文件
简历预览：上传后显示简历内容预览
优化建议：AI 分析后的具体优化建议
修改区域：支持在线编辑修改

交互逻辑：

上传文件后自动开始 AI 分析
分析完成后显示优化建议
用户可直接在页面上进行修改
修改完成后生成最终简历

6.3 面试模拟页面

入口：导航栏 "面试模拟" 或首页功能卡片

字段说明：

岗位选择：下拉菜单选择目标岗位
面试准备：显示即将进行的面试信息
对话区域：AI 面试官和用户的对话界面
评分区域：实时显示面试评分和建议

交互逻辑：

选择岗位后自动生成面试题库
点击 "开始面试" 进入对话界面
AI 面试官提出问题，用户输入回答
回答后显示评分和改进建议
面试结束后生成完整的复盘报告

🧪 业务规则与边界条件

7.1 简历优化规则

编号	规则内容
R-01	支持的简历格式：PDF、Word、图片
R-02	简历大小限制：单个文件不超过 10MB
R-03	AI 分析时间：普通简历 30 秒内完成
R-04	优化建议数量：每个简历至少提供 5 条建议
R-05	版本管理：最多保存 10 个简历版本

7.2 面试模拟规则

编号	规则内容
R-06	面试时长：默认 30 分钟，可调整
R-07	问题数量：每个岗位类型 10-15 个问题
R-08	评分维度：表达能力、专业知识、逻辑思维、应变能力、学习能力、沟通能力、职业素养
R-09	评分标准：0-10 分制，每个维度独立评分
R-10	报告生成：面试结束后 5 分钟内生成报告

7.3 学习路径规则

编号	规则内容
R-11	技能分析：基于岗位 JD 和用户输入进行分析
R-12	学习路径长度：3-6 个月的学习计划
R-13	资源推荐：每个技能点推荐 3-5 个学习资源
R-14	进度跟踪：支持学习进度的手动和自动跟踪
R-15	路径更新：每 3 个月自动更新一次学习路径

📊 数据结构

8.1 用户表（users）

字段名	类型	描述	约束
user_id	string	用户唯一 ID	主键
username	string	用户名	唯一
email	string	邮箱地址	唯一，非空
phone	string	手机号	唯一
password	string	加密密码	非空
avatar	string	头像 URL	-
role	int	用户角色	0: 普通用户，1: 管理员
status	int	账号状态	0: 正常，1: 禁用
created_at	datetime	创建时间	非空
updated_at	datetime	更新时间	非空

8.2 简历表（resumes）

字段名	类型	描述	约束
resume_id	string	简历 ID	主键
user_id	string	用户 ID	外键
title	string	简历标题	非空
content	text	简历内容	非空
original_file	string	原始文件 URL	-
optimized_file	string	优化后文件 URL	-
status	int	简历状态	0: 草稿，1: 已完成
created_at	datetime	创建时间	非空
updated_at	datetime	更新时间	非空

8.3 面试记录表（interviews）

字段名	类型	描述	约束
interview_id	string	面试 ID	主键
user_id	string	用户 ID	外键
position	string	目标岗位	非空
score	float	综合评分	-
report_url	string	报告 URL	-
status	int	面试状态	0: 进行中，1: 已完成
created_at	datetime	创建时间	非空
completed_at	datetime	完成时间	-

📈 埋点与数据指标

9.1 核心埋点事件

埋点位置	事件名称	上报字段	业务价值
首页	page_view	用户 ID、来源、设备	流量分析
简历上传	resume_upload	用户 ID、文件类型、大小	功能使用
AI 分析	ai_analysis	用户 ID、分析时长、结果	算法效果
面试开始	interview_start	用户 ID、岗位类型	功能使用
面试完成	interview_complete	用户 ID、评分、时长	功能效果
学习路径生成	learning_path	用户 ID、岗位、路径长度	功能使用
笔记创建	note_create	用户 ID、内容长度、标签	功能使用

9.2 关键业务指标

用户增长指标：

日活跃用户数（DAU）
周活跃用户数（WAU）
月活跃用户数（MAU）
用户留存率

功能使用指标：

简历优化转化率
面试模拟完成率
学习路径生成率
笔记创建率

用户满意度指标：

简历优化满意度
面试模拟满意度
学习路径匹配度
整体产品满意度

🧱 非功能性需求

10.1 性能需求

类型	要求	说明
响应时间	页面加载 ≤ 2 秒	保证用户体验
接口响应	API 请求 ≤ 1 秒	保证功能流畅
AI 分析	简历分析 ≤ 30 秒	避免用户等待
并发支持	支持 1000 用户同时在线	系统稳定性

10.2 兼容性需求

类型	支持范围	说明
浏览器	Chrome ≥ 90, Firefox ≥ 88, Safari ≥ 14	主流浏览器支持
移动端	iOS ≥ 12, Android ≥ 8.0	移动端适配
分辨率	1366×768 及以上	响应式设计

10.3 安全性需求

类型	要求	说明
数据传输	HTTPS 加密	保护用户数据
密码存储	加盐哈希加密	账户安全
权限控制	基于角色的权限管理	数据访问控制
防攻击	XSS 防护、CSRF 防护	系统安全

10.4 可用性需求

类型	要求	说明
系统可用性	99.9%	全年宕机时间 ≤ 8.76 小时
备份策略	每日备份，异地存储	数据安全
容灾能力	支持主备切换	系统可靠性

📋 项目排期

11.1 开发阶段

阶段	时间	主要任务	负责人
需求分析	2 周	需求调研、PRD 撰写	产品经理
设计阶段	3 周	UI 设计、技术方案设计	设计师、架构师
开发阶段	8 周	前端开发、后端开发、AI 算法开发	开发团队
测试阶段	2 周	功能测试、性能测试、安全测试	测试团队
上线准备	1 周	部署、配置、数据准备	运维团队

11.2 里程碑

里程碑	时间	交付物
M1	第 5 周	高保真原型设计完成
M2	第 10 周	核心功能开发完成
M3	第 13 周	系统测试完成
M4	第 14 周	正式上线发布

📞 沟通与协作

12.1 团队成员

角色	人数	主要职责
产品经理	1	需求管理、产品规划
UI 设计师	1	界面设计、交互设计
前端开发	2	Web 端、移动端开发
后端开发	2	服务器端、API 开发
AI 算法工程师	1	AI 模型开发、算法优化
测试工程师	1	功能测试、性能测试
运维工程师	1	部署、监控、维护

12.2 沟通机制

日常沟通：

每日站会：15 分钟，同步进度和问题
周例会：每周一次，整体进度回顾

文档管理：

需求文档：Confluence
设计文档：Figma
代码管理：GitLab
项目管理：Jira

📝 风险评估

13.1 主要风险

风险类型	风险描述	影响程度	可能性	应对措施
技术风险	AI 算法效果不达预期	高	中	提前进行算法验证，准备备选方案
时间风险	开发周期延误	中	中	合理安排进度，设置缓冲时间
质量风险	系统稳定性问题	高	低	严格测试，完善监控
市场风险	用户接受度低	高	中	提前进行用户调研，收集反馈

13.2 应急预案

技术故障：

建立完善的监控系统
制定故障处理流程
准备备用服务器

需求变更：

建立需求变更管理流程
评估变更影响
调整项目计划

📚 参考资料

14.1 竞品分析

拉勾网简历优化功能
脉脉求职辅导服务
知乎职场学习社区

14.2 技术文档

AI 简历分析算法文档
面试评分模型说明
学习路径推荐算法

14.3 法律法规

《网络安全法》
《个人信息保护法》
《数据安全法》

本文档将根据项目进展和需求变化进行持续更新，最终解释权归产品团队所有。