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这是为 杰玛 4 挑战赛：使用
杰玛 4 进行构建 提交的作品
我的构建成果
Fambai CV — 一款由人工智能驱动、针对申请人跟踪系统优化的简历构建器及
求职平台，专为非洲求职者打造。
非洲的就业市场竞争残酷。大多数简历根本无法通过
自动筛选系统。津巴布韦及整个
非洲的求职者无法获得昂贵的职业教练或
专业简历撰写人的服务。我构建 Fambai CV 旨在弥补这一差距。
通过在核心集成杰玛 4，Fambai CV 现在提供：
- 实时申请人跟踪系统关键词分析 — 粘贴职位描述， 即时获取您的简历匹配程度的反馈
- 自动生成的专业摘要 — 针对职位量身定制， 而非通用的填充内容
- 智能简历评分 — 在您申请职位前识别薄弱环节
- 职位列表 — 通过 JSearch 应用程序接口提供真实机会， 并具备智能匹配功能
在谷歌应用商店下载量超过 1,000 次。评分为 4.4 星。由一人
构建，服务于数百万有需求的用户。
演示
代码
申请人跟踪系统分析器后端使用 FastAPI + Python 构建，并通过 Docker 部署
在 Railway 上。Flutter 移动应用处理前端
界面，并使用 Firebase 进行身份验证和存储。
我如何使用杰玛 4
我选择了 杰玛 4 E4B — 高效的 40 亿参数模型
— 原因很明确：我需要强大的语言理解能力，
其运行速度足以向用户提供实时反馈，同时
不会因高昂的应用程序接口成本而让我的非洲用户群体难以承受。
杰玛 4 E4B 为申请人跟踪系统关键词分析器功能提供动力。当用户
粘贴职位描述时，该模型会：
- 提取雇主筛选的关键技能、资格和行动动词
- 将其与用户的简历内容进行对比
- 返回匹配分数以及具体的可操作建议
该模型的指令遵循能力非常精准，能够
返回直接映射到 Flutter 用户界面的结构化 JSON 数据 —
无需任何后处理技巧。
对于一位为那些无法承受因简历不佳而浪费任何一次申请机会的用户构建产品的独立创始人来说，杰玛 4 E4B 在智能性和效率之间取得了正确的平衡。它速度快、准确， 并且尊重面向新兴市场构建产品时的限制条件。
这正是人工智能应该做的事情 — 创造公平的竞争环境。
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