ScorAxis
ScorAxis · AI 助理
ScorAxis 是一款 AI 履歷掃描器，能在約十五秒內依 ATS 相容性為一份 PDF 履歷打出 0 到 100 的分數。它結合一套固定的確定性評分規則與 AI 品質檢查，接著標出拖累求職申請的具體問題。它適合想要具體修正、而不是泛泛建議清單的求職者，而且完全在瀏覽器中處理文字型 PDF。
關於 ScorAxis
ScorAxis 是什麼
ScorAxis 是一款網頁版履歷評分工具，成立的目的是填補一道資訊落差。多數求職申請在有人閱讀之前，就先被申請者追蹤系統過濾掉，而懂得這件事的求職者通常有教練或內部人脈。那其他人呢？ScorAxis 執行與 ATS 相同的檢查，讓每位求職者看見是什麼在拖垮自己的履歷。
分數拆成兩半。一套確定性評分規則最高 70 分，對解析後的履歷執行六項固定檢查，因此相同的輸入永遠得到相同結果。一層 AI 最高 30 分，閱讀文字本身，判斷動作動詞、量化成果、關鍵字覆蓋、時態一致性與流行詞濫用。兩者合起來回答兩個問題：ATS 讀不讀得懂這份文件，以及它值不值得被採用。
最大的限制在輸入格式。ScorAxis 只讀文字型 PDF。列印履歷的掃描影像無法解析，以照片形式傳來的檔案也不行。免費方案還把用量限制在每天兩次評分、每個帳號總共五次，而部分付費功能，例如 AI 重寫要點與職缺媒合評分，仍在等候名單上。
開始使用
- 用電子郵件地址或 Google 帳號註冊。免費方案不需要信用卡。
- 把你的履歷以 PDF 拖放進來，最大 10 MB。從 LinkedIn、Word、Pages 與 Google Docs 匯出的檔案都能用。
- 讓工具解析檔案，執行六項確定性檢查加上五個 AI 面向，大約需要十五秒。
- 閱讀最主要的問題，每一項都用白話說明哪裡不對、該改什麼。
- 重新上傳修改後的版本，看看分數有沒有變動，這能確認某個修正真的有用。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 印度的積極求職者：這款工具圍繞印度 ATS 招募流程如何過濾履歷而打造，免費方案也能應付偶爾的求職申請，不需信用卡。
- 轉換職位或產業的求職者：關鍵字密度檢查會顯示在真正的篩選器淘汰檔案之前，還缺了哪些職位專屬用語。
- 學生與初入職場的申請者：白話的問題清單同時也是一堂速成課，說明招募人員與解析器真正在看什麼。
任務
- 送出前檢查 ATS 相容性：確定性評分規則會測試聯絡資訊、段落標題、字數、要點結構、日期格式與版面，全都是會讓履歷被默默淘汰的項目。
- 收緊薄弱的經歷要點：AI 層會標出模糊措辭與未量化的成果，讓你能用更強的動詞和真實數字重寫要點。
- 比較履歷版本：上傳多份草稿並觀察分數變化，能看出哪一次編輯真的有用。
- 抓出排版問題：一份在人類眼中很漂亮的履歷，解析起來仍可能是一整片文字牆，版面檢查能在你投遞前抓出這件事。
情境
- 一次投遞一批職缺：免費方案每天兩次評分的上限，正好對應短時間密集投遞的節奏。
- 就業博覽會或校園徵才前的準備：十五秒的快速評分，能對你還在拼湊的草稿給出即時回饋。
- 排查一份收不到回音的履歷：當回覆枯竭時，偏低的 ATS 分數說明了為什麼檔案從未送到真人手上。
- 自由工作者為特定客戶職缺更新履歷：關鍵字檢查會讓草稿對齊那則職缺所依賴的用語。
主要功能
雙重評分模型
ScorAxis 把最高 70 分的確定性評分規則，與最高 30 分的 AI 品質層結合起來。評分規則那一半是固定的、有版本編號的，因此同一份履歷永遠得到同一個數字。AI 那一半閱讀文字，這是固定規則集無法可靠判斷的部分。為什麼要拆開？因為每一半都能抓到對方漏掉的東西。合併後的分數同時告訴你檔案是否能被解析，以及內容是否站得住腳。
六項確定性檢查
評分規則對解析後的 JSON 而非原始 PDF 執行六項固定測試：聯絡資訊是否具備、是否偵測到標準段落、字數是否落在 ATS 解析器偏好的 350 至 900 範圍、要點是否一致、日期區間是否可被機器解析，以及是否為沒有內嵌表格的單欄版面。檢查跑在解析結果上，因此重新上傳相同內容不會改變結果。同一個檔案，同一個分數。這就是重點。
五個 AI 品質面向
一個 LLM 就五個招募人員會注意的面向為文字評分：動作動詞強度、量化成果、關鍵字密度、時態一致性與流行詞濫用。每個問題都有嚴重程度，從扣四分的「高」到扣一分的「低」，而 AI 那一半從 30 分開始往下扣。每次掃描最多可能出現十個問題。對滿分來說並不理想，但對弱點夠誠實。
白話的問題回饋
ScorAxis 回傳的是具體標題，附上哪裡不對、該改什麼的說明，而不是一份泛泛的建議清單。關於頁面把它描述成付費職涯教練會給的同一種回饋，免費提供。每一項都指向一個具體修正，因此求職者知道該編輯什麼，而不是憑空猜測。相信我，這勝過又一份含糊的履歷建議清單。
公開且可重現的評分規則
完整的評分方法，包括權重、問題代碼與每項檢查背後的推理，都公開記載於一個頁面上。評分規則有版本編號，因此 v2 版本會伴隨版本號提升，任何分數變動都可追溯。這樣的透明度讓這個數字比黑箱分數更容易信任。
分數歷史與匯出
Pro 帳號保留完整的分數歷史，並能把結果匯出為 Markdown 或 PDF。觀察分數在各版草稿之間的變化，讓履歷編輯變成一條可量測的迴圈。免費方案只能把分數以 Markdown 複製，因此歷史紀錄與匯出是升級的主要理由。這就是取捨。
加密的資料處理
履歷 PDF 直接從瀏覽器上傳到採用伺服器端加密的 S3 儲存桶，解析後的 JSON 則存放在 AWS ap-south-1 的私有 Postgres 資料庫。預先簽署的上傳網址五分鐘後失效，儲存的資料可依要求刪除。如果你不想把履歷留在伺服器上，這確實是需要考慮的一點，但保存方式有清楚說明。也算公道。
優缺點
優點
- 回饋迅速，每次掃描約十五秒，因此你能反覆修改草稿而不必等待。
- 確定性那一半是固定的、有版本編號的，因此重跑結果維持在約三分以內，而且可重現。
- 評分規則是公開的，因此你能看見究竟在測量什麼，而不必信任一個隱藏的分數。
- 問題回饋具體且聚焦於修正，勝過一份泛泛的建議清單。
- 免費方案涵蓋偶爾使用，且不需信用卡。
缺點
- 只有文字型 PDF 能用，因此掃描或影像型履歷完全無法解析，必須先重新匯出。
- 免費方案限制每天兩次評分、每個帳號總共五次，在密集求職時很快就用完。
- 像 AI 重寫要點與職缺媒合評分這類 Pro 功能仍在等候名單上，因此付費方案還沒完全上線。
- 價格以盧比列出，對印度以外的求職者多了一道換算步驟。
常見問題
它為你的履歷產生單一一個 0 到 100 的 ATS 相容分數。這個數字結合最高 70 分的確定性評分規則與最高 30 分的 AI 品質層，因此它同時反映 ATS 能不能解析檔案，以及文字有多扎實。
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