一、筹备阶段（第 1 – 7 天）
竞品分析与市场调研（第 1 – 2 天）
竞品体验：花 1 天时间试用 5 – 10 款主流简历优化工具，如 Canva、智源 AI 简历助手等，从功能、界面设计、收费模式等维度进行对比，记录其优势与不足。例如，发现 Canva 模板丰富但 AI 分析功能薄弱，智源 AI 简历助手虽有 AI 分析但报告不够直观。
市场调研：在第 2 天，通过问卷星设计问卷，在领英、脉脉、小红书等平台投放，收集至少 200 份有效样本。问题聚焦于用户对现有简历优化工具的满意度、愿意为新功能支付的价格区间等。同时，已关注招聘网站（如 BOSS 直聘、前程无忧）的行业报告，了解当前热门岗位及招聘需求变化趋势。
技术方案选型（第 3 天）
模型选择：对比 OpenAI 的 GPT – 3.5/4、腾讯混元大模型、字节跳动云雀模型等。考虑到成本与功能，若初期以文本分析和简单优化为主，可选择腾讯混元大模型（有免费调用额度且对中文理解能力强）；若追求更强大的生成能力，可在后期接入 OpenAI API（需控制调用量以控制成本）。
开发框架：确定前端使用 React 框架，因其生态丰富，利于快速开发交互界面；后端选用 Django，方便构建稳定的 API 服务。数据库则采用免费开源的 MySQL，满足初期数据存储需求。
设计产品原型（第 4 – 5 天）
功能架构梳理：明确核心功能包括简历上传（支持多种格式，如 PDF、Word、TXT）、岗位 JD 解析、AI 分析报告生成（包含评分、优化建议、改写内容）、优化后简历下载（支持 PDF、Word 格式）。同时，规划用户管理、版本记录等辅助功能。
原型设计：使用 Figma 设计高保真原型，涵盖首页、简历上传页、结果展示页等关键页面。注重页面布局的简洁性与交互的流畅性，例如在结果展示页，将评分、建议、改写内容分栏清晰展示，方便用户查看。完成后，邀请 5 – 10 位不同背景的潜在用户（如应届毕业生、职场跳槽者）进行原型测试，收集反馈意见并及时调整。
确定商业模式（第 6 – 7 天）
盈利模式设计：制定 “免费 + 付费” 双轨制。免费版提供基础的简历评分与 3 条通用优化建议，吸引用户注册并体验；付费版分为月付 29 元、季付 79 元、年付 249 元，解锁无限次优化、深度行业报告、专属客服等高级功能。同时，考虑与招聘平台合作，引入 CPC 广告分成模式，当用户通过广告链接进入招聘平台并产生有效行为（如投递简历）时，获得分成收入。
成本预算：梳理初期成本，主要包括云服务器租赁（预计使用腾讯云或阿里云的入门级服务器，每月 200 – 500 元）、API 调用费用（若使用腾讯混元大模型，初期免费额度内可满足需求；后期若接入 OpenAI API，按调用量预估每月 500 – 1000 元）、域名注册（每年约 50 – 100 元）。
二、开发阶段（第 8 – 21 天）
后端开发（第 8 – 14 天）
环境搭建：在第 8 天，搭建 Django 开发环境，安装必要的依赖包，如 Django、djangorestframework（用于构建 API）、mysqlclient（连接 MySQL 数据库）。配置项目的基本设置，包括数据库连接、路由、中间件等。
API 开发：从第 9 天开始，开发核心 API 接口。如简历上传接口，接收用户上传的简历文件，进行格式校验和存储；岗位 JD 解析接口，利用自然语言处理库（如 NLTK、spaCy）提取 JD 中的关键词、岗位要求等信息；AI 分析接口，调用选定的大模型，根据简历和 JD 生成分析报告。在开发过程中，注重接口的安全性与稳定性，进行单元测试和集成测试，确保接口返回数据的准确性。
数据库设计：设计数据库表结构，包括用户表（存储用户基本信息、注册时间、会员类型等）、简历表（关联用户 ID，存储简历文件路径、上传时间、原始内容等）、分析记录表（记录每次简历分析的结果、分析时间、使用的模型等）。使用 Django 的 ORM（对象关系映射）进行数据库操作，方便数据的增删改查。
前端开发（第 15 – 19 天）
项目初始化：第 15 天，使用 Create React App 初始化 React 项目，安装常用的 UI 库（如 Ant Design React，提供丰富的组件）、状态管理库（如 Redux，方便管理全局状态）、文件上传库（如 react – dropzone，实现便捷的文件上传功能）。
页面开发：从第 16 天起，按照原型设计开发页面。在简历上传页面，实现文件拖拽上传、格式校验提示、进度条显示等功能；结果展示页面，将后端返回的分析报告进行可视化展示，评分以醒目的数字显示，优化建议以列表形式呈现，改写内容可通过切换按钮查看。同时，开发用户设置页面，方便用户管理个人信息、查看会员权益等。
交互设计实现：实现页面间的流畅跳转、按钮点击效果、表单验证等交互功能。例如，在用户点击 “AI 优化简历” 按钮后，显示加载动画，防止重复点击；在表单输入框失去焦点时，进行实时校验，提示用户输入格式是否正确。
AI 功能集成（第 20 – 21 天）
模型接入：若选用腾讯混元大模型，在第 20 天，按照官方文档接入其 API，进行模型调用测试，确保能够正确发送简历和 JD 数据，并接收分析结果。若后续计划接入 OpenAI API，提前在 OpenAI 平台注册账号，获取 API Key，做好接入准备。
结果处理与优化：在第 21 天，对模型返回的结果进行后处理，如将分析报告中的内容进行结构化处理，使其更符合前端展示需求；对于生成的改写内容，进行语法和语义校验，确保质量。同时，建立模型调用日志记录，方便后续分析和优化模型使用情况。
三、测试阶段（第 22 – 25 天）
功能测试（第 22 – 23 天）
测试用例编写：根据产品功能需求，编写详细的测试用例。例如，测试不同格式简历上传的成功率、不同岗位 JD 解析的准确性、AI 分析报告内容的完整性等。每个测试用例包括测试步骤、预期结果、实际结果等字段。
手动测试：安排 2 – 3 名测试人员，按照测试用例进行手动测试。在测试过程中，模拟各种用户场景，如正常流程操作、异常输入（如上传空文件、错误格式文件、超长 JD 等）。记录测试过程中发现的问题，包括功能缺陷、界面显示异常、交互不流畅等，及时反馈给开发团队进行修复。
性能测试（第 24 天）
压力测试：使用工具（如 JMeter）对系统进行压力测试，模拟多用户并发访问。设置不同的并发数（如 50、100、200），测试系统在高并发情况下的响应时间、吞吐量、错误率等指标。确保系统在一定规模用户访问下，仍能保持稳定运行，响应时间在可接受范围内（如平均响应时间不超过 3 秒）。
负载测试：逐渐增加系统的负载，观察系统在不同负载下的性能变化，确定系统的最大承载能力。通过负载测试，为后续服务器配置调整和扩容提供依据。
用户测试（第 25 天）
邀请真实用户：通过社交媒体、招聘论坛、合作渠道等，邀请 50 – 100 名真实用户进行测试。提供详细的测试指南和反馈渠道，鼓励用户积极反馈使用体验和问题。
收集反馈：用户测试结束后，收集用户的反馈意见，包括对功能的满意度、操作的便捷性、对收费模式的接受程度等。对反馈进行分类整理，提取关键问题和建议，为产品优化提供方向。
四、上线与推广阶段（第 26 天及以后）
上线准备（第 26 天）
服务器部署：将开发完成并测试通过的项目部署到云服务器上。配置服务器环境，安装必要的运行软件（如 Nginx 用于反向代理、Gunicorn 用于运行 Django 项目）。确保项目能够在服务器上稳定运行，进行最后的上线前检查。
域名备案（若需要）：如果使用国内服务器，按照相关规定进行域名备案，一般备案周期为 7 – 20 天。在备案期间，可先使用服务器 IP 地址进行内部测试和预上线。
上线公告准备：在公司官网（若有）、社交媒体账号（如微信公众号、微博、小红书）等平台，准备上线公告内容，介绍产品的核心功能、优势、上线优惠活动等，吸引潜在用户已关注。
冷启动推广（第 27 – 30 天）
内容营销：在第 27 天，在 B 站发布 3 – 5 条关于 “如何用 AI 优化简历获得面试机会” 的视频教程，嵌入产品链接。视频内容包括产品功能演示、使用案例分享、求职技巧讲解等，吸引用户观看并尝试使用产品。同时，在知乎、小红书等平台发布相关的图文内容，回答与简历优化、求职相关的问题，巧妙植入产品信息。
种子用户获取：通过领英、脉脉等职场社交平台，精准定位潜在用户群体，发送产品推广私信，邀请他们体验产品，并给予一定的优惠（如首月免费使用付费版、折扣码等）。建立产品体验群，邀请种子用户加入，及时收集他们的使用反馈，提供个性化服务，增强用户粘性。
合作推广：寻找求职类公众号、博主进行合作，在第 29 – 30 天，推出联合推广活动。例如，合作公众号发布产品推荐文章，提供专属优惠码，按通过优惠码注册付费的用户数量给予合作方分成；与博主合作进行产品体验直播，在直播中介绍产品并引导用户下载使用。
持续运营与推广（长期）
用户运营：建立用户成长体系，如积分系统、等级系统，用户通过使用产品、分享产品、邀请好友等行为获得积分，积分可兑换付费功能、求职资料等奖励。定期举办线上活动，如简历优化大赛，设置丰厚奖品，吸引用户参与，提高产品活跃度。
内容更新与优化：持续创作与求职、简历优化相关的优质内容，如行业报告解读、岗位面试技巧、成功求职案例分析等，定期发布在产品官网博客、社交媒体平台上，提升产品的专业形象和用户已关注度。根据用户反馈和市场需求，不断优化产品功能，推出新的功能模块（如面试模拟、职业规划建议等）。
数据分析与精准推广：利用数据分析工具（如 Google Analytics、百度统计），分析用户行为数据，了解用户来源、使用路径、留存率、转化率等指标。根据数据分析结果，调整推广策略，进行精准营销。例如，发现某地区用户转化率较高，加大在该地区的广告投放力度；针对使用免费版但未转化为付费用户的群体，进行个性化的营销推送，提高付费转化率。
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