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示例结论
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STRETCH

示例角色有可信的 payments 和 analytics 证据,但 CV 仍然需要为 ownership、生产用户和可衡量的执行质量补充证据。

缺失证据:示例 风险表述:示例
01 / The check

示例结论:FX payments analyst。

强角度仍然需要证据。

合成示例,不是现实人物:当示例 CV 只显示项目协调时,引擎会把 “owned FX pricing automation” 视为风险表述。改写会把 claim 收窄到协调工作,并保留 [NEEDS PROOF: users and quality measure]。

查看阶段如何运行
02 / Why

大多数 CV 工具在修饰。First Landed 在检查。

泛泛的 AI 会把薄 CV 写得很顺,但这正是面试里容易被拆穿的地方。First Landed 按一个 JD 为你的 CV 打分,先显示已经站得住的证据,再指出缺失证明,并在无法核验的 claim 旁保留 [NEEDS PROOF]。

关键不是换一个更好听的形容词,而是进面试前知道每一行能不能讲清楚。

诚实。

我们会先显示已经 DEFENSIBLE 的地方。真的缺证据时,再清楚标出 NEEDS MORE EVIDENCE。不会用虚高分数哄你开心。

35 / NEEDS MORE EVIDENCE

具体。

每个 flag 都引用你的原句。每次改写都有前后对照;需要数字或例子才站得住的地方,会保留 [NEEDS PROOF],比如把课程项目写成面试官能追问的证据。

Fact-Checker caught this

SG/HK 优先。

为 SG/HK/CN/TW 第一份工作调校:finance、fintech、data、product、business analyst、HK IANG。它把课程、项目、case comp 和社团经历当作真实证据来读,不只看你有没有实习。

SG HK CN TW

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免费扫描会给出结论、证据缺口、风险表述、一条更稳妥改写和岗位推荐。Get-Ready Pack 在 portal 自助完成,增加诚实改写、改进路线图和更贴近你证据的真实岗位匹配。

提交你的 JD 和 CV

上传 PDF 或粘贴文本。无需账号,免注册。在浏览器内解析,不会被存储。

读取并排序你的 CV

找到你最强的匹配点,再按 JD 打分。

逐条核查每个 claim

标出高风险 claim。合成示例:CV 写 "built a trading model used in production",但同一份 CV 只描述了课程项目。 示例:时间线不可能

结论 + 更稳妥改写

最终分数、缺失证据清单,以及一条带证据占位的示例 bullet 改写。

Get-Ready Pack 会先打开 checkout。付款后,我们会通过邮件发送登录链接来打开你的 pack;无需创建账号或设置密码。
03 / Get yours

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我们不承诺什么

不承诺面试、offer、猎头回应、签证、PR 或审批结果。交付是一份基于你自己证据和目标 JD 的思考文档。

谨慎用户会问的问题。

你不该单独相信 AI。Fact-Checker 会标出 CV 支撑不了的 claim。合成示例:CV 写 "built a trading model used in production",但同一份 CV 只描述了课程项目。这就是它和 ChatGPT 泛泛反馈的区别。

Get-Ready Pack 是 S$25。它会用你的 CV 和 JD 生成诚实改写、说明该修什么和如何补证的改进路线图,以及更贴近的真实岗位匹配。Checkout 不需要登录;付款后我们会通过邮件发送登录链接来打开你的 pack。

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PDF 和 TXT 会先在你的浏览器里解析;解析出的 CV 文本和 JD 文本随后通过我们的安全分析引擎发起一次分析请求,并要求 data collection deny 和 Zero Data Retention,我们不保存 CV 内容数据库。我们只记录不含正文的运行元数据,用于容量规划和质量监控;见 隐私

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