履歷關鍵字產生器
貼上任何職位描述，AI即時擷取三個有組織的列表：關鍵字（硬技能、軟技能、工具、技術、產業術語）、職責（發布中的原始句子）和要求（雇主期望的資歷）。使用這些列表識別履歷中缺失的術語，並有策略地新增以通過ATS過濾器。
立即擷取關鍵字
一個職位描述，三個列表
關鍵字擷取
AI識別職位描述中明確提到的每個相關關鍵字：硬技能、軟技能、產業術語、工具和技術。關鍵字不分類列出，便於您快速掃描並識別履歷中缺失的詞。
職責分解
AI以原始措辭從職位描述中擷取職責句子。準確查看雇主期望的日常工作——然後在經驗要點中映射該語言，在履歷和職位之間建立直接對齊。
要求分析
AI從發布中擷取每項要求：教育、證照、工作年資、具體資歷。這些以職位描述的原始措辭列出，便於您驗證滿足了哪些要求並在履歷中突顯它們。
準確了解雇主想要什麼
ATS系統透過關鍵字匹配過濾履歷。如果職位描述說「專案管理」而您的履歷說「管理專案」，ATS可能無法建立關聯。能否獲得面試和被過濾掉的區別往往取決於使用職位發布中的精確術語。
OwlApply的關鍵字產生器透過分析整個職位描述並將每個相關的關鍵字、職責和要求擷取為三個清晰的列表來解決這個問題。AI識別硬技能（Python、SQL、Figma）、軟技能（跨職能協作）、產業術語（DevOps、CI/CD）、工具和技術。
職責以職位描述的原始措辭擷取——而非總結或改述。這讓您準確看到雇主如何描述該職位，並在履歷要點中映射該語言。
要求單獨擷取：教育程度、證照、工作年資和具體資歷。除非職位發布中明確提到，否則AI不會新增通用的學位。
取得這三個列表後，結合履歷建構器的關鍵字定位功能使用它們，產生自然融入雇主所尋求術語的要點。
4步擷取關鍵字
貼上職位描述
從任何職位發布複製完整的職位描述並貼上到分析部分。AI適用於任何格式和語言。
AI擷取三個列表
AI分析文字並輸出三個有組織的列表：關鍵字（技能、工具、技術）、職責（原始措辭）和要求（資歷）。
識別履歷差距
將擷取的關鍵字與目前履歷進行比較。發現缺失的術語，這些需要新增以確保ATS相容性。
將關鍵字新增到履歷
在履歷建構器的AI自訂功能中使用擷取的關鍵字和職責，產生自然融入正確術語的定向要點。
