macOS / Windows 桌面端
为每个岗位，生成 一套可执行的求职准备
Offer me 是 macOS 和 Windows 桌面端的 AI 求职工作台。 导入岗位 JD，匹配你的简历，生成定制申请材料，并整理面试准备。
本地优先 · BYOK · 不做云端简历库
一个岗位申请流程，不再拆成四个工具
从岗位页开始，用同一份职业档案贯穿匹配、材料和面试准备。
把 JD 带回桌面工作台
从招聘页导入或粘贴岗位描述，保留职位、公司、职责和要求，后续分析都围绕这份 JD 展开。
看清简历和岗位的距离
把 JD 拆成能力要求，结合你的简历事实，输出匹配理由、证据缺口和需要补强的经历表达。
生成可以直接修改的申请材料
围绕岗位关键词和你的真实经历，生成定制简历、求职信、招聘方邮件和内推问答草稿。
把面试准备接上投递结果
根据岗位要求生成问题清单、复习计划和模拟面试记录，让准备动作和申请材料保持一致。
核心不是聊天，是把岗位拆成可行动清单
Offer me 会把 JD、简历事实和输出材料放在同一个工作流里，减少反复复制和重新解释背景。
匹配分析先给判断，再给证据
不是只返回一段总结，而是把技能、经历、领域、资历和改写准备度分开说明，方便你决定是否值得投。
材料围绕同一份职业档案
简历、求职信和面试问题都引用同一份经历事实，避免每次生成都像从零开始。
结果默认留在本机
岗位、简历和面试记录默认写入本地 SQLite。模型调用由你选择的 API Key 完成。
投递之后，继续准备面试
面试准备沿用同一份 JD 和简历事实，避免问题清单、复习计划和申请材料互相脱节。
岗位问题清单
把岗位职责拆成行为题、项目题、技术题和追问点，优先准备最可能被问到的部分。
复习计划
根据岗位差距生成短周期复习列表，把需要补强的技能和经历表达排进准备节奏。
模拟面试复盘
记录模拟面试内容，把回答问题、证据不足和下一步改写建议接回同一个工作台。
为什么坚持桌面端和本地优先
求职资料里有简历、经历、目标公司和面试记录。Offer me 默认把核心数据留在你的设备上， 官网只负责介绍产品、下载和价格页面。
本地 SQLite
简历、岗位、面试记录和草稿默认保存在本机，后续可以继续做导出和迁移。
系统凭据存储
API Key 使用 macOS Keychain 或 Windows Credential Manager 保存，不写进普通日志。
BYOK 模型调用
你可以使用自己的 OpenAI、Gemini、Agnes 或兼容接口，AI 成本和数据流向更清楚。
插件只做导入
浏览器插件只把当前 JD 带回桌面工作台，不替你点击 Apply、投递或立即沟通。
价格方案简版
先免费试用。需要更多额度或自己控制模型成本时，再选择专业版或自带密钥无限版。
适合先跑通一个真实岗位申请流程。
适合需要托管 AI 额度和更高频使用的人。
适合使用自己的 API Key，自己控制模型和成本。
下载桌面端，先跑通一个真实岗位
当前提供 macOS DMG 和 Windows EXE 测试版安装包。先用一个目标岗位验证匹配、材料和面试准备链路。