✅ توليد السير الذاتية بالذكاء الاصطناعي
✅ Backend APIs آمنة وقابلة للتوسع
✅ تحرير ملفات DOCX مباشرة داخل المتصفح
✅ نظام متكامل جاهز للإنتاج (Production-Ready)
تم تصميم هذه المنصة لمساعدة الباحثين عن عمل على إنشاء سيرة ذاتية احترافية ومتوافقة مع أنظمة ATS بسرعة وسهولة.
? فكرة المشروع
المنصة تتيح للمستخدم:
1️⃣ إنشاء Resume مخصص تلقائيًا باستخدام AI
2️⃣ تعديله مباشرة داخل المتصفح مثل Microsoft Word
3️⃣ تصديره فورًا إلى ملف DOCX جاهز للإرسال إلى الشركات
⚙️ أهم وظائف النظام
? إدارة المستخدمين (User Management)
تسجيل دخول وإنشاء حساب بشكل آمن عبر Backend مكتوب بـ Go
تشفير كلمات المرور باستخدام bcrypt
نظام صلاحيات Role-Based Access Control
?️ تخزين البيانات (Data Storage)
قاعدة بيانات PostgreSQL بعلاقات منظمة ومهيكلة
جداول منفصلة للمستخدمين والسير الذاتية لضمان Scalability و Data Integrity
? توليد السيرة الذاتية بالذكاء الاصطناعي
Microservice مستقل باستخدام Python Flask
تكامل مع OpenAI API لإنشاء Resume احترافي بصيغة Markdown
توليد Resumes محسنة لتجاوز ATS Filters الخاصة بالشركات
? إنشاء ملفات DOCX تلقائيًا
تحويل Markdown إلى DOCX باستخدام python-docx
إخراج منسق بشكل مناسب للـ Recruiters
✍️ التحرير داخل المتصفح (In-Browser Editing)
واجهة أمامية حديثة باستخدام:
Next.js 15 + React 19
حيث يتم:
جلب ملف DOCX
تحويله إلى HTML باستخدام mammoth
عرضه داخل محرر TinyMCE WYSIWYG للتعديل المباشر
? تصدير Resume بصيغة DOCX
بعد التعديل، يمكن للمستخدم:
إعادة تحويل HTML إلى DOCX باستخدام html-docx-js و html-to-docx
الحفاظ على التنسيق والهيكل النهائي للسيرة الذاتية
?️ التقنيات المستخدمة
Backend
Go + Gorilla Mux
PostgreSQL
bcrypt Authentication
Python Flask AI Microservice
python-docx لإنشاء ملفات DOCX
OpenAI API (عبر OpenRouter)
Frontend
Next.js 15 + React 19 + TypeScript
TailwindCSS 4
TinyMCE Rich Text Editor
mammoth لتحويل DOCX → HTML
html-docx-js + html-to-docx للتصدير
js-cookie لإدارة الجلسات
cheerio لمعالجة وتحسين HTML
? أهمية المشروع
تخصيص السيرة الذاتية لكل وظيفة عملية مرهقة وتستغرق وقتًا طويلًا.
هذه المنصة تجعل العملية:
✅ أسرع
✅ أكثر احترافية
✅ قابلة للتعديل بسهولة
✅ جاهزة للتصدير الفوري
مما يساعد المستخدم على زيادة فرصه في القبول لدى الشركات.
⭐ خلاصة
هذا المشروع يمثل مثالًا قويًا على دمج:
AI + Microservices + Full-Stack Architecture
لتقديم حل عملي يحسن تجربة الباحثين عن عمل ويقلل الوقت والجهد بشكل كبير.