Full feature reference for ATS Free For All in Turkish, English and German: what every tool does, how the CV score works and what it does not claim.
ATS Free For All: Adayın İş Arama Sürecini Güçlendiren Özellikler
ATS Free For All, iş arayan adayların CV'lerini aday takip sistemlerinin (ATS) okuduğu şekilde görmelerini sağlayan ve iş arama sürecinin her aşamasında destek sunan kapsamlı bir platformdur. İşte adaylara sağladığı temel özellikler:
1. Detaylı CV Analizi ve Puanlama
Platform, CV'nizi beş kritik boyutta 100 üzerinden puanlar:
Okunabilirlik (25 puan): Metin katmanının çıkarılabilirliği. Sütunlar, tablolar, simge fontları ve bozuk kodlamalar bu boyutta değerlendirilir.
Anahtar Kelime Eşleşmesi (25 puan): İş ilanından çıkarılan terimlerin CV'deki kapsamı. Her terimin ilana olan merkeziyetine göre ağırlıklandırılır.
Etki (20 puan): Sayısallaştırılmış sonuçlar ve sahiplenme fiilleri, sorumluluk doldurma metinlerine karşı ölçülür.
Yapı (20 puan): Ayrıştırıcının alanlara eşleyebileceği başlıklar, ters sırada tarihli girişler, paragraflar yerine madde işaretleri.
İletişim (10 puan): Ad, e-posta, telefon, konum ve profil bağlantısı.
Her kaybedilen puan, hangi satırdan geldiğini ve yerine ne yazmanız gerektiğini söyleyen adlandırılmış bir bulguya bağlanır. Bulgular, en çok puan kazandıracak şekilde sıralanır.
2. Ayrıştırıcı Görünümü (Parser View)
CV'nizin bir aday takip sistemi tarafından nasıl görüldüğünü gösterir. Bu özellik, adayların en çok merak ettiği soruları yanıtlar:
Ayrıştırıcı başlığınızı ve tarihlerinizi doğru okudu mu?
İsim, e-posta, telefon, konum ve bağlantılar gibi kimlik alanları bulundu mu, şüpheli mi yoksa eksik mi?
Her deneyim girişi için pozisyon, şirket ve tarih aralığı nasıl görünüyor?
Eğitim, beceriler ve diller doğru şekilde çıkarıldı mı?
Her eksik veya şüpheli alan için okunabilir bir neden sunulur (örneğin, "tarih aralığı iki sütuna bölünmüş görünüyor"). Bir alana tıkladığınızda, ham metindeki ilgili satır vurgulanır.
3. İş İlanı Analizi
Bir iş ilanı eklediğinizde, platform ilanın kendisini de analiz eder:
Gerekli ve tercih edilen beceriler: İlandaki becerilerin hangilerinin zorunlu, hangilerinin tercih edildiği ayrımı.
Kırmızı bayraklar: Aşırı uzun beceri listeleri, kıdem seviyesiyle çelişen yıl gereksinimleri, belirsiz rol tanımı.
Uygunluk kontrol listesi: Deterministik (AI olmadan) bir uygunluk kontrolü.
Hayalet ilan kontrolü: İlanın gerçekten aktif olup olmadığını kontrol eder.
4. Çoklu Eşleştirme Modu
Aynı CV ve ilan için üç farklı eşleştirme modu sunar:
Katı (Strict): Tam eşleşme, kelimesi kelimesine.
Normalleştirilmiş (Normalized): Eşanlamlılar, kısaltmalar ve taksonomi kullanır.
Anlamsal (Semantic): Tarayıcıda çalışan gömme (embedding) modeli ile anlamsal eşleşme.
Her modun farklı sonuçlar ürettiğini ve bu farkın hangi terimlerden kaynaklandığını gösterir. Anlamsal eşleşmeler "olası eşleşme" olarak sunulur, kesin olarak değil.
5. Tailor Modu (CV Özelleştirme)
CV'yi belirli bir iş ilanına göre özelleştirmek için kullanılır:
Eksik terim kartları: İlanda geçen ancak CV'de eksik olan terimler. Her kart, terimin ilanda nerede geçtiğini, ne kadar merkezi olduğunu ve CV'de nereye eklenebileceğini gösterir.
"Bu beceriye sahibim" kapısı: Hiçbir terim, adayın onayı olmadan CV'ye eklenmez. Bu, platformun en önemli ilkelerinden biridir: adayın sahip olmadığı hiçbir beceri, deneyim veya sayı CV'ye yazılmaz.
Madde yeniden yazma: Mevcut madde işaretlerini yeniden ifade eder. Sayısal sonuçlar için yer tutucular ([X%], [N kişi]) kullanır.
Ön yazı yardımcısı: Aynı koruma kurallarıyla ön yazı taslağı oluşturur.
Varyant karşılaştırması: Ana CV puanı ile özelleştirilmiş varyantın puanını yan yana gösterir.
6. Mülakat Hazırlığı
Mülakat aşamasına geçildiğinde kapsamlı bir hazırlık desteği sunar:
STAR hikaye bankası: CV'deki başarı maddelerinden Situation (Durum), Task (Görev), Action (Eylem), Result (Sonuç) kartları oluşturur. Hiçbir şey uydurulmaz, yalnızca CV'de olan kullanılır.
Şablon sorular: Yaygın mülakat soruları, hikaye kartlarıyla eşleştirilir. AI gerektirmez.
İlana özel sorular: İlandan üretilen sorular (Layer 2/3 model gerektirir). Üretilen sorular, ilandaki terimlere atıfta bulunur.
Pratik modu: Soru gösterilir, aday cevabını yazar ve sistem en uygun hikaye kartını önerir. Öneri, paylaşılan kelimelerle izlenebilir.
7. Başvuru Takibi (Kanban Panosu)
Her başvurunun nerede olduğunu takip etmek için bir Kanban panosu sunar:
Kart bağlantıları: İlan, kullanılan CV varyantı, başvuru anındaki puan, notlar ve iletişim bilgileri.
Takip hatırlatmaları: Örneğin, "7 gündür yanıt yok" hatırlatmaları.
CSV ve JSON dışa aktarma: Verilerinizi istediğiniz zaman dışa aktarabilirsiniz.
Tek tıkla silme: Tüm verileri yerel olarak kaldırır.
Pano bu cihazda tarayıcınızda saklanır; hesabınızla senkronize edilmez.
8. ATS Uyumlu CV Oluşturucu
Platform, yalnızca analiz yapmaz; aynı zamanda ATS uyumlu CV'ler oluşturmanıza yardımcı olur:
JSON Resume şeması: İçe ve dışa aktarma için standart bir format.
Düzenleyici formu: Her alan düzenlenebilir.
Şablonlar: Yoğun, sade ve modern PDF şablonları.
Kapalı döngü doğrulama: Her dışa aktarım, kendi ayrıştırıcımızdan geçer ve sonuç kullanıcıya gösterilir. CI testleri, tüm şablonların Okunabilirlik 25/25 puan aldığını doğrular.
DOCX dışa aktarma: Word ve LibreOffice'te doğru açılır.
Mevcut CV'yi içe aktar: PDF veya DOCX'i düzenleyiciye aktarın; çıkarılamayan alanlar manuel tamamlama için işaretlenir, hiçbir zaman uydurulmaz.
9. LinkedIn Tutarlılık Kontrolü
LinkedIn'in "PDF olarak kaydet" dışa aktarımını analiz eder ve CV ile LinkedIn profili arasındaki tutarsızlıkları raporlar:
Tarih uyumsuzlukları.
Farklı unvanlar.
CV'de olan ancak profilde olmayan beceriler.
Hedef role karşı başlık kontrolü.
Her tutarsızlık, her iki kaynağı da alıntılar.
10. Çoklu Dil Desteği
Platform, İngilizce, Türkçe ve Almanca dillerinde tam olarak çalışır:
Türkçe kök alma (stemming): Anahtar kelime eşleştirmede Snowball Türkçe kök alıcı.
Almanca bileşik bölme: "Softwareentwicklung" → "Software" + "Entwicklung".
Dile özgü durak sözcükler: Her dil için optimize edilmiş.
Kodlama bozulması kontrolü: Bozuk ı İ ş ğ ç ö ü ä ß karakterleri Okunabilirlik bulgusu olarak raporlanır.
Analiz ettiğinizde dosya, metni ve sonuç sunucuya gönderilir ve 12 ay saklanır.
12 ay sonra dosya, çıkarılan metin ve analiz sonucu veritabanından ve depolamadan silinir.
Paylaşım bağlantıları, kanıtları (evidence) çıkarılmış olarak saklanır, çünkü kanıtlar belgeden alınmış satırlar içerebilir.
Veri talep formu ile silme talebinde bulunabilirsiniz.
14. Oturum Geçmişi ve İlerleme Takibi
Oturum puan geçmişi: Oturum boyunca puanın değişimini gösteren bir grafik.
Değişiklik başına delta: Her değişiklik için "+4 · Anahtar kelime eşleşmesi" gibi hangi bulgunun kapatıldığını gösteren bir not.
Önceki ziyaret karşılaştırması: İkinci bir ziyaret, önceki ziyarete göre değişimi gösterir.
15. Yardım Sistemi
Anahtar kelime tabanlı yardım: Site yardımcısı bir anahtar kelime bankasından yanıtlar, hiçbir zaman sunucuya veri göndermez, hiçbir şey saklamaz.
Bağlam duyarlı yanıtlar: Yardım sistemi, mevcut analiz sonucuna göre yanıtlar verir.
Sonuç
ATS Free For All, iş aramanın tüm döngüsünü tek bir yerde çalıştırır:
CV Oluştur ──► Ayrıştırıcıda Test Et ──► İlana Göre Özelleştir ──► Başvur ve Takip Et ──► Mülakata Hazırlan ▲ │ └──────────────────────────────────── geri bildirim ◄──────────────────────────────────┘
Platform, adayın sahip olmadığı hiçbir beceriyi uydurmaz, her kaybedilen puanı açıklar ve deterministik motoru merkeze koyar. AI, açıklamak ve önermek için vardır; puanlamaya asla müdahale etmez. Bu, adayın hem CV'sini iyileştirmesine hem de iş arama sürecini sistematik olarak yönetmesine yardımcı olur.
ATS Free For All: Features That Empower Candidates in Their Job Search
ATS Free For All is a comprehensive platform that helps job seekers see their CVs the way applicant tracking systems (ATS) read them, and supports every stage of the job search process. Here are the key features it provides for candidates:
1. Detailed CV Analysis and Scoring
The platform scores your CV across five critical dimensions out of 100:
Parseability (25 points): Whether the text layer survives extraction. Columns, tables, icon fonts, and broken encodings are evaluated in this dimension.
Keyword Match (25 points): Coverage of terms mined from the job ad. Each term is weighted by how central it is to the posting.
Impact (20 points): Quantified results and ownership verbs, measured against responsibility filler text.
Structure (20 points): Headings a parser can map to fields, dated entries in reverse order, bullets over paragraphs.
Contact (10 points): Name, email, phone, location, and profile links.
Every lost point is tied to a named finding that states which line it came from and what to write instead. Findings are ranked by the points they would recover.
2. Parser View
Shows how your CV is seen by an applicant tracking system. This feature answers the questions candidates ask most:
Did the parser read your title and dates correctly?
Were identity fields such as name, email, phone, location, and links found, suspect, or missing?
How does each experience entry look — position, company, and date range?
Were education, skills, and languages extracted correctly?
Every missing or suspect field comes with a readable cause (e.g., "the date range looks split across two columns"). Clicking a field highlights its line in the raw text.
3. Job Ad Analysis
When you add a job ad, the platform analyses the ad itself:
Required and preferred skills: Which skills are mandatory vs. nice to have.
Seniority level: The experience level the posting expects.
Language requirement: Languages the ad requires.
Location / remote: The working model of the job.
Salary info: Salary range if present.
Red flags: Overly long skill lists, years-of-experience requirements that contradict the seniority, vague role definitions.
Eligibility checklist: A deterministic (no AI) eligibility check.
Ghost posting check: Verifies whether the ad is genuinely active.
4. Multi-Mode Matching
Three different matching modes for the same CV and ad:
Strict: Exact, word-for-word matching.
Normalized: Uses synonyms, abbreviations, and taxonomy.
Semantic: Embedding-based semantic matching running in the browser.
Shows how each mode produces different results and which terms account for the difference. Semantic hits are presented as "possible match", never as confirmed.
5. Tailor Mode (CV Customisation)
Used to customise the CV for a specific job ad:
Missing term cards: Terms in the ad that are absent from the CV. Each card shows where the term appears in the ad, how central it is, and where it could be added in the CV.
"I have this skill" gate: No term enters the CV without the candidate's confirmation. This is one of the platform's core principles: no skill, experience, or number the candidate does not have may be written in.
Bullet rewriting: Rephrases existing bullets only. Uses placeholders ([X%], [N people]) where a measurable result is missing.
Cover letter helper: Drafts a cover letter with the same guardrails.
Variant comparison: Shows the master CV score alongside the tailored variant score.
6. Interview Preparation
When you reach the interview stage, comprehensive preparation support:
STAR story bank: Situation, Task, Action, Result cards built from CV achievement bullets. Nothing is invented — only what is in the CV is used.
Template questions: Common interview questions mapped to story cards. No AI required.
Ad-specific questions: Questions generated from the ad (requires Layer 2/3 model). Generated questions reference terms from the ad.
Practice mode: A question is shown, the candidate writes an answer, and the system suggests the most relevant story card. The suggestion is traceable through shared words.
7. Application Tracker (Kanban Board)
A Kanban board to track where each application stands:
Card links: The ad, the CV variant used, the score at the time of applying, notes, and contact details.
Follow-up reminders: E.g. "no reply for 7 days" reminders.
CSV and JSON export: Export your data at any time.
One-click deletion: Removes all data locally.
The board is stored in your browser on this device; it is not synced to your account.
8. ATS-Safe CV Builder
The platform doesn't just analyse — it also helps you build ATS-safe CVs:
JSON Resume schema: A standard format for import and export.
Editor form: Every field is editable.
Templates: Dense, plain, and modern PDF templates.
Closed-loop validation: Every export runs through our own parser and the result is shown to the user. CI tests assert all templates score Parseability 25/25.
DOCX export: Opens correctly in Word and LibreOffice.
Import an existing CV: Parse a PDF or DOCX into the editor; unextractable fields are flagged for manual completion, never invented.
9. LinkedIn Consistency Check
Analyses the LinkedIn "Save as PDF" export and reports inconsistencies between the CV and the LinkedIn profile:
Date mismatches.
Differing titles.
Skills in the CV but not on the profile.
Headline checked against the target role.
Each inconsistency cites both sources.
10. Multilingual Support
The platform works fully in English, Turkish, and German:
Turkish stemming: Snowball Turkish stemmer in keyword matching.
German compound splitting: "Softwareentwicklung" → "Software" + "Entwicklung".
Per-language stopwords: Optimised for each language.
Encoding corruption check: Garbled ı İ ş ğ ç ö ü ä ß characters are reported as a Parseability finding.
Market-based advice: Photo, date of birth, marital status, military service — by target market.
Europass detection: Europass layouts are recognised and warned about.
11. AI-Assisted Fixes
The platform uses AI as advisory, but scoring is fully deterministic:
Local model (Layer 1): Embedding-based semantic matching running in the browser.
User's own Ollama (Layer 2): Model running on the user's machine for bullet rewriting, explanation, cover letters, and interview questions.
BYOK (Layer 3): Stronger models with the user's own API key. The key is held in the browser and never sent to our server.
Schema validation: All LLM outputs are validated against a JSON schema. Output that fails its schema is never shown.
Every AI output passes through a grounding check that verifies whether it contains invented numbers, technologies, or organisations not present in the CV.
12. Report Sharing and Export
PDF report: Download the analysis report as a PDF.
Share links: Persist scores and recommendations but contain no lines from the CV. Links expire after 30 days.
Markdown report: Export the report in Markdown format.
13. Privacy and Data Retention
The platform takes privacy seriously:
The CV is first read and scored in the browser.
When analysed, the file, its text, and the result are sent to the server and kept for 12 months.
After 12 months the file, extracted text, and analysis result are deleted from the database and storage.
Share links persist scores and findings with evidence stripped, because evidence can contain lines lifted from the document.
You can request deletion via the data request form.
14. Session History and Progress Tracking
Session score history: A plot of the score across the session.
Per-change delta: A note for each change such as "+4 · Keyword match" showing which finding was closed.
Previous visit comparison: A second visit shows the delta against the previous visit.
15. Help System
Keyword-based help: The site helper answers from a keyword bank, never sends data to a server, never stores anything.
Context-aware answers: The help system responds based on the current analysis result.
Conclusion
ATS Free For All runs the candidate's whole job-search loop in one place:
Build a CV ──► Test it against a parser ──► Tailor it to an ad ──► Apply and track ──► Prepare to interview ▲ │ └──────────────────────────────────── feedback ◄──────────────────────────────────┘
The platform never invents a skill the candidate does not have, explains every lost point, and keeps the deterministic engine at the centre. AI is there to explain and suggest — it never touches the score. This helps the candidate both improve their CV and manage the job search process systematically.
ATS Free For All: Funktionen, die Bewerber im Jobsearch stärken
ATS Free For All ist eine umfassende Plattform, die Bewerbern hilft, ihre Lebensläufe so zu sehen, wie Applicant Tracking Systems (ATS) sie lesen, und unterstützt jede Phase des Bewerbungsprozesses. Hier sind die wichtigsten Funktionen für Bewerber:
1. Detaillierte CV-Analyse und Bewertung
Die Plattform bewertet Ihren Lebenslauf in fünf kritischen Dimensionen mit insgesamt 100 Punkten:
Lesbarkeit (25 Punkte): Ob die Textschicht die Extraktion übersteht. Spalten, Tabellen, Icon-Schriften und fehlerhafte Kodierungen werden in dieser Dimension bewertet.
Keyword-Übereinstimmung (25 Punkte): Abdeckung der aus der Stellenanzeige extrahierten Begriffe. Jeder Begriff wird nach seiner Zentralität für die Anzeige gewichtet.
Wirkung (20 Punkte): Quantifizierte Ergebnisse und Verantwortungs-Verben, gemessen an Fülltexten ohne Substanz.
Struktur (20 Punkte): Überschriften, die ein Parser Feldern zuordnen kann, datierte Einträge in umgekehrter Reihenfolge, Aufzählungspunkte statt Absätze.
Kontakt (10 Punkte): Name, E-Mail, Telefon, Standort und Profil-Links.
Jeder verlorene Punkt ist an einen benannten Befund gebunden, der angibt, aus welcher Zeile er stammt und was stattdessen geschrieben werden soll. Befunde werden nach dem Punktenwert sortiert, den sie wiederherstellen würden.
2. Parser-Ansicht
Zeigt, wie Ihr Lebenslauf von einem Applicant Tracking System gesehen wird. Diese Funktion beantwortet die Fragen, die Bewerber am häufigsten stellen:
Hat der Parser Ihre Überschrift und Daten korrekt gelesen?
Wurden Identitätsfelder wie Name, E-Mail, Telefon, Standort und Links gefunden, sind sie verdächtig oder fehlen sie?
Wie sieht jeder Erfahrungseintrag aus — Position, Unternehmen und Zeitraum?
Wurden Ausbildung, Fähigkeiten und Sprachen korrekt extrahiert?
Jedes fehlende oder verdächtige Feld enthält eine lesbare Ursache (z. B. "der Zeitraum scheint über zwei Spalten aufgeteilt"). Ein Klick auf ein Feld hebt seine Zeile im Rohtext hervor.
3. Stellenanzeigen-Analyse
Wenn Sie eine Stellenanzeige hinzufügen, analysiert die Plattform die Anzeige selbst:
Erforderliche und bevorzugte Fähigkeiten: Welche Fähigkeiten obligatorisch sind und welche nice-to-have.
Erfahrungsstufe: Das von der Anzeige erwartete Erfahrungslevel.
Sprachanforderung: Von der Anzeige geforderte Sprachen.
Red Flags: Übermäßig lange Skill-Listen, Erfahrungsanforderungen, die der Seniorität widersprechen, vage Rollendefinitionen.
Eignungs-Checkliste: Eine deterministische (ohne KI) Eignungsprüfung.
Ghost-Posting-Prüfung: Überprüft, ob die Anzeige tatsächlich aktiv ist.
4. Multi-Mode-Matching
Drei verschiedene Matching-Modi für denselben Lebenslauf und dieselbe Anzeige:
Strict: Exaktes, wortwörtliches Matching.
Normalized: Verwendet Synonyme, Abkürzungen und Taxonomie.
Semantic: Embedding-basiertes semantisches Matching, das im Browser läuft.
Zeigt, wie jeder Modus unterschiedliche Ergebnisse produziert und welche Begriffe den Unterschied ausmachen. Semantische Treffer werden als "mögliche Übereinstimmung" dargestellt, niemals als bestätigt.
5. Tailor-Modus (CV-Anpassung)
Wird verwendet, um den Lebenslauf an eine bestimmte Stellenanzeige anzupassen:
Fehlende-Begriff-Karten: Begriffe in der Anzeige, die im Lebenslauf fehlen. Jede Karte zeigt, wo der Begriff in der Anzeige vorkommt, wie zentral er ist und wo er im Lebenslauf hinzugefügt werden könnte.
"Ich habe diese Fähigkeit"-Schranke: Kein Begriff gelangt ohne die Bestätigung des Bewerbers in den Lebenslauf. Dies ist eines der Kernprinzipien der Plattform: Keine Fähigkeit, Erfahrung oder Zahl, die der Bewerber nicht hat, darf eingetragen werden.
Bullet-Rewriting: Formuliert bestehende Bulletpoints um. Verwendet Platzhalter ([X%], [N Personen]), wo ein messbares Ergebnis fehlt.
Anschreiben-Helfer: Erstellt ein Anschreiben mit denselben Schutzvorkehrungen.
Variantenvergleich: Zeigt die Master-CV-Bewertung neben der Bewertung der angepassten Variante.
6. Vorstellungsgespräch-Vorbereitung
Wenn Sie die Interviewphase erreichen, umfassende Vorbereitungshilfe:
STAR-Story-Bank: Situation-, Task-, Action-, Result-Karten aus den Erfolgs-Bulletpoints des Lebenslaufs. Nichts wird erfunden — es wird nur verwendet, was im Lebenslauf steht.
Vorlagenfragen: Häufige Interviewfragen, die Story-Karten zugeordnet sind. Keine KI erforderlich.
Anzeigenspezifische Fragen: Aus der Anzeige generierte Fragen (erfordert Layer-2/3-Modell). Generierte Fragen beziehen sich auf Begriffe aus der Anzeige.
Übungsmodus: Eine Frage wird angezeigt, der Bewerber schreibt eine Antwort, und das System schlägt die passendste Story-Karte vor. Der Vorschlag ist über gemeinsame Wörter nachvollziehbar.
7. Bewerbungs-Tracker (Kanban-Board)
Ein Kanban-Board, um den Stand jeder Bewerbung zu verfolgen:
Karten-Links: Die Anzeige, die verwendete CV-Variante, die Bewertung zum Zeitpunkt der Bewerbung, Notizen und Kontaktdaten.
Follow-up-Erinnerungen: Z. B. "seit 7 Tagen keine Antwort"-Erinnerungen.
CSV- und JSON-Export: Exportieren Sie Ihre Daten jederzeit.
Ein-Klick-Löschung: Entfernt alle Daten lokal.
Das Board wird in Ihrem Browser auf diesem Gerät gespeichert und nicht mit Ihrem Konto synchronisiert.
8. ATS-sicherer CV-Builder
Die Plattform analysiert nicht nur — sie hilft auch beim Erstellen ATS-sicherer Lebensläufe:
JSON-Resume-Schema: Ein Standardformat für Import und Export.
Editor-Formular: Jedes Feld ist bearbeitbar.
Vorlagen: Dichte, einfache und moderne PDF-Vorlagen.
Closed-Loop-Validierung: Jeder Export läuft durch unseren eigenen Parser und das Ergebnis wird dem Benutzer angezeigt. CI-Tests stellen sicher, dass alle Vorlagen Lesbarkeit 25/25 erreichen.
DOCX-Export: Öffnet korrekt in Word und LibreOffice.
Bestehenden CV importieren: PDF oder DOCX in den Editor parsen; nicht extrahierbare Felder werden zur manuellen Vervollständigung markiert, niemals erfunden.
9. LinkedIn-Konsistenzprüfung
Analysiert den LinkedIn-"Als PDF speichern"-Export und meldet Unstimmigkeiten zwischen Lebenslauf und LinkedIn-Profil:
Datum-Unstimmigkeiten.
Abweichende Titel.
Fähigkeiten im Lebenslauf, aber nicht im Profil.
Überschrift gegen die Zielrolle geprüft.
Jede Unstimmigkeit zitiert beide Quellen.
10. Mehrsprachige Unterstützung
Die Plattform funktioniert vollständig auf Englisch, Türkisch und Deutsch:
Türkisches Stemming: Snowball-Türkisch-Stemmer im Keyword-Matching.
Deutsche Komposita-Zerlegung: "Softwareentwicklung" → "Software" + "Entwicklung".
Sprachspezifische Stoppwörter: Für jede Sprache optimiert.
Kodierungs-Korruptionsprüfung: Fehlerhafte ı İ ş ğ ç ö ü ä ß-Zeichen werden als Lesbarkeits-Befund gemeldet.
Marktbasierte Beratung: Foto, Geburtsdatum, Familienstand, Militärdienst — nach Zielmarkt.
Europass-Erkennung: Europass-Layouts werden erkannt und es wird gewarnt.
11. KI-gestützte Korrekturen
Die Plattform nutzt KI als Berater, aber die Bewertung ist vollständig deterministisch:
Lokales Modell (Layer 1): Embedding-basiertes semantisches Matching, das im Browser läuft.
Eigenes Ollama des Benutzers (Layer 2): Modell, das auf dem Rechner des Benutzers läuft, für Bullet-Rewriting, Erklärungen, Anschreiben und Interviewfragen.
BYOK (Layer 3): Stärkere Modelle mit dem eigenen API-Schlüssel des Benutzers. Der Schlüssel wird im Browser gehalten und niemals an unseren Server gesendet.
Schema-Validierung: Alle LLM-Ausgaben werden gegen ein JSON-Schema validiert. Ausgaben, die das Schema nicht erfüllen, werden niemals angezeigt.
Jede KI-Ausgabe durchläuft eine Grounding-Prüfung, die überprüft, ob sie erfundene Zahlen, Technologien oder Organisationen enthält, die nicht im Lebenslauf vorhanden sind.
12. Berichts-Freigabe und Export
PDF-Bericht: Laden Sie den Analysebericht als PDF herunter.
Freigabe-Links: Speichernen Bewertungen und Empfehlungen, enthalten aber keine Zeilen aus dem Lebenslauf. Links laufen nach 30 Tagen ab.
Markdown-Bericht: Exportieren Sie den Bericht im Markdown-Format.
13. Datenschutz und Datenaufbewahrung
Die Plattform nimmt Datenschutz ernst:
Der Lebenslauf wird zuerst im Browser gelesen und bewertet.
Bei der Analyse werden Datei, Text und Ergebnis an den Server gesendet und 12 Monate aufbewahrt.
Nach 12 Monaten werden Datei, extrahierter Text und Analyseergebnis aus der Datenbank und dem Speicher gelöscht.
Freigabe-Links speichernen Bewertungen und Befunde mit entfernten Nachweisen, da Nachweise Zeilen aus dem Dokument enthalten können.
Sie können Löschung über das Datenanforderungsformular beantragen.
14. Sitzungsverlauf und Fortschrittsverfolgung
Sitzungs-Bewertungsverlauf: Ein Diagramm der Bewertung über die Sitzung.
Delta pro Änderung: Eine Notiz für jede Änderung wie "+4 · Keyword-Übereinstimmung", die zeigt, welcher Befund geschlossen wurde.
Vorheriger-Besuch-Vergleich: Ein zweiter Besuch zeigt das Delta zum vorherigen Besuch.
15. Hilfesystem
Keyword-basierte Hilfe: Der Site-Helper antwortet aus einer Keyword-Bank, sendet niemals Daten an einen Server, speichert nichts.
Kontextbewusste Antworten: Das Hilfesystem antwortet basierend auf dem aktuellen Analyseergebnis.
Fazit
ATS Free For All führt den gesamten Jobsearch-Zyklus des Bewerbers an einem Ort aus:
Die Plattform erfindet niemals eine Fähigkeit, die der Bewerber nicht hat, erklärt jeden verlorenen Punkt und hält die deterministische Engine im Zentrum. KI ist da, um zu erklären und vorzuschlagen — sie berührt niemals die Bewertung. Dies hilft dem Bewerber, sowohl den Lebenslauf zu verbessern als auch den Bewerbungsprozess systematisch zu verwalten.
