别再用 DeepSeek 和“豆包” “硬改”简历了：为什么“通用大模型”不如“垂直 AI 工具”？
导语：
2025 年，DeepSeek 和“豆包”（Kimi）这样的通用大模型（LLM）能力强到“吓人”。它们能写代码、做翻译、写万字报告，于是，很多人自然而然地想：“用它们改简历，岂不是‘降维打击’？”
你可能已经试过了：兴冲冲地把简历和 JD（岗位描述）一起丢给 DeepSeek，让它“帮我润色一下”。
然后，噩梦就开始了。
你发现自己陷入了和 AI“吵架”的循环：“不行，这段经历的重点错了”、“语气太夸张了”、“哎你为什么把我的项目数据给改没了？”、“保持 STAR 法则”...
你最终花了一个下午的时间，只是在“调教” AI，而不是在“修改”简历。
为什么会这样？因为用 DeepSeek 或“豆包”这类通用大模型“硬改”简历，从一开始就是个“伪命题”。
一、 通用大模型改简历的 3 大“硬伤”
通用大模型就像一个“万能的原材料库”，它什么都有，但你需要自己当“大厨”。而垂直工具（如“青松简历”）则是一家“米其林三星餐厅”，它直接给你上菜。
用通用大模型改简历，你至少会遇到三个“硬伤”：
硬伤一：你需要是“提示词工程师”，而不是“求职者”
为了让 DeepSeek 产出一份 70 分的简历初稿，你可能需要写出这样“令人发指”的 Prompt：
“你是一个有 10 年经验的互联网招聘 HR...请你基于我的这份原稿...和这份 JD...使用 STAR 法则...重点突出我的‘增长’能力...量化数据...语气要专业但谦逊...请重写我的第二段项目经历...”
看，你花在“写要求”上的时间，都快赶上“自己写”了。 而绝大多数求职者，根本不具备这种“精准 PUA 机器”的能力。
硬伤二：“聊格式塔”——上下文丢失的“修改噩梦”
大模型最崩溃的地方在于“多轮对话”。
你：“把第三段缩短一点。”（AI 缩短了，但把关键数据弄丢了） 你：“把数据加回来。”（AI 加回来了，但又自动扩写了） 你：“保持缩短！”（AI 搞混了，把第一段的内容也改了）
这种“聊格式塔”式的修改，效率极其低下。你想要的只是“外科手术”般的精准一刀，AI 给你的却是“推倒重来”的一锤子。
硬伤三：缺乏“专业交互”——永远在“复制-粘贴”
通用大模型只有一个“聊天框”。
你没法“划词修改”； 你没法“一键导出”成专业模板； 你没法先拿到一份“诊断报告”； 你改完简历，更没法“点击按钮”直接用这份简历开始“模拟面试”。
你所有的操作都是**“复制（从 Word）→ 粘贴（到聊天框）→ 复制（AI 结果）→ 粘贴（回 Word）→ 抓狂地调整格式”**。这根本不是“工作流”，这是“体力活”。
二、 垂直工具的“降维打击”：专业性来自“工作流”
这就是为什么我们需要“青松简历”这样的垂直 AI 工具。
“青松简历”不是“万能原材料”，它是一个**“专为求职者设计的驾驶舱”**。它把通用大模型的能力，封装进了专业的工作流中。
告别 Prompt：从专业的《简历体检报告》开始
在“青松简历”上，你不需要写任何 Prompt。你上传简历，第一步得到的是一份专业的**《简历体检报告》**。它会告诉你问题在哪，而不是让你“猜”。
告别“聊天”：革命性的“单点式二次润色”
这才是对通用大模型“聊天模式”的“降维打击”。
当你对 AI 的润色初稿不满意时，你不需要“和 AI 吵架”。你只需要：
用鼠标点击那句你“不爽”的话，然后在弹窗里选择“二次精修”、“缩短”或“用 STAR 法则重写”。
AI 会 100% 精准地只修改你“点击”的这个点，其他地方纹丝不动。这才是“外科手术”！
告别“复制粘贴”：无缝衔接的“全链路闭环”
在“青松简历”上，你的工作流是：
上传简历 → 获取体检报告 → AI 润色初稿 → 单点精修 → 满意后一键导出模板 → 点击“模拟面试” → AI（带着这份简历）开始向你提问 → 获得《面试复盘报告》
这是一个“All-in-One”的闭环系统。
**结论：