【AI简历】速创猫AI简历API接入|10分钟带你手把手接入自己的项目中去

大模型技术正深度重塑人力资源行业生态，作为AI驱动的智能招聘解决方案专家，速创猫正式开放大模型API接入服务。通过本文，您将掌握：如何通过RESTful API快速集成智能简历解析系统

1、进入官网速创猫AI简历-一键生成高质量简历 (open.ai-tools.cn)，注册一个自己的账号，并完成API Key申请：

2、进入API文档挑选想要调用的接口：

ai-tools 所有的开放 API 都需要在请求的HTTP Headers 传入 Authorization 用于完成认证。这个请求头中使用申请的API Key。

创建任务

const axios = require('axios');

async function createResumeTask() {
  const API_KEY = process.env.API_KEY; // 从环境变量获取 API 密钥

  try {
    const response = await axios({
      method: 'post',
      url: 'https://open.ai-tools.cn/api/v1/service/resume/task',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`
      },
      data: {
        mode: "ai-template",
        type: "campus",
        job: "Java开发工程师"
      }
    });

    console.log('Response:', response.data);
    return response.data;
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error.response ? error.response.data : error.message);
    throw error;
  }
}

// 执行请求
createResumeTask();

生成大纲

const axios = require('axios');

axios({
  method: 'POST',
  url: 'https://open.ai-tools.cn/api/v1/service/resume/outline',
  data: {
    mode: 'ai-template',
    type: 'campus',
    job: 'Java开发工程师',
  },
  responseType: 'stream',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
  },
}).then(response => {
  const stream = response.data;
  const decoder = new TextDecoder('utf-8');
  stream.on('data', data => {
    const lineStr = decoder.decode(data, { stream: true });
    const eventStr = lineStr.substring(lineStr.indexOf(':') + 2);
    // 解析一行为SSE事件
    const event = JSON.parse(eventStr);
    console.log(event);
  });
  stream.on('end', () => {
    // 流事件结束，处理收尾工作
    console.log('流结束')
  });
  stream.on('error', err => {
    console.log(err)
  });
});

生成简历

const axios = require('axios');

axios({
  method: 'POST',
  url: 'https://open.ai-tools.cn/api/v1/service/resume/content',
  data: {
    uid: 'Ur32CW8X'
  },
  responseType: 'stream',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
  },
}).then(response => {
  const stream = response.data;
  const decoder = new TextDecoder('utf-8');
  stream.on('data', data => {
    const lineStr = decoder.decode(data, { stream: true });
    const eventStr = lineStr.substring(lineStr.indexOf(':') + 2);
    // 解析一行为SSE事件
    const event = JSON.parse(eventStr);
    console.log(event);
  });
  stream.on('end', () => {
    // 流事件结束，处理收尾工作
    console.log('流结束')
  });
  stream.on('error', err => {
    console.log(err)
  });
});