Сопроводительное письмо,
которое HR дочитает
500 откликов и тишина? За 30 секунд узнайте, подходите ли вы под вакансию, и отправьте короткое письмо без ИИ-штампов.
% совпадения, чего не хватает в резюме и письмо с фактами из вашего опыта. Для hh.ru, SuperJob, Хабр Карьеры и вакансий из Telegram.
2 письма в день бесплатно · без карты · дальше от 149 ₽ за 2 недели
Что даёт CoverLetterHelper
Нейросеть анализирует ваше резюме и требования вакансии — и делает именно то, что нужно соискателю.
ИИ не узнаёт в письме ИИ
Мы проверили наши письма в ChatGPT, Claude, DeepSeek и Алисе. Ответ везде один: примерно на 95% текст написан человеком, ИИ только поправил грамматику. Короткие предложения, факты из вашего резюме, никаких длинных тире и «я ответственный и коммуникабельный». Проверка автора сервиса, ноябрь 2026.
Процент совместимости
AI сравнивает ваши навыки с требованиями вакансии и показывает, насколько вы подходите. Видите, что совпало и чего не хватает — ещё до того, как откликнулись.
Письмо под вакансию
Каждое письмо — анализ вашего резюме + конкретного объявления. Работодатель видит, что вы читали их требования и отвечаете на них. Шанс получить ответ выше.
Доработка с уточнениями
Нужен официальный тон, акцент на Python или короче в два раза? Добавьте инструкцию — письмо изменится. 1 доработка бесплатно, до 5 на платных тарифах.
Несколько резюме
Junior, Senior, смена специализации — держите несколько версий резюме и выбирайте нужное под каждую вакансию. Больше не нужно переписывать резюме каждый раз.
Как это работает
Нейросеть берёт на себя анализ и написание — вам остаётся только загрузить резюме и вакансию.
Загрузите резюме
PDF или текст. Храните несколько версий.
Вставьте вакансию
Скопируйте описание вакансии полностью.
Получите результат
% совместимости, анализ и готовое письмо.
Доработайте
Перегенерируйте с уточнениями: 1 раз бесплатно, до 5 на платных тарифах.
Вот что получается на выходе
Реальный пример: резюме backend-разработчика + вакансия в финтех → письмо за 30 секунд
Артём Белов — Backend Python Developer, 3.5 года опыта Последние 1.5 года: FastAPI + PostgreSQL, REST API для CRM-системы (B2B SaaS). Оптимизировал N+1 в Django ORM — время ответа с 1.2с упало до 180мс после переписывания части запросов через select_related и prefetch_related. Долго разбирался, потому что проблема была не очевидна по логам. До этого: Django-монолит для e-commerce, Celery-задачи для email и уведомлений, интеграция с платёжным шлюзом. Пришлось переписать синхронные запросы к API на async — тупили под нагрузкой во время акций. Стек: Python 3.11, FastAPI, Django, PostgreSQL, Redis, Docker, GitHub Actions
Привет! Последние полтора года делаю REST API на FastAPI — один из проектов был CRM с нагруженным поиском, там как раз приходилось плотно работать с PostgreSQL и оптимизировать запросы. Примерно то, что нужно с платёжными интеграциями по описанию. С финтехом напрямую не работал, но интеграцию с платёжным шлюзом делал на Django-проекте — там же пришлось переписать часть на async, потому что синхронные запросы к API тупили под нагрузкой. Разобрался не сразу, но в итоге сделал нормально. Redis использую регулярно — кеширование, очереди для Celery. Всё в Docker, CI через GitHub Actions. Если нужно — готов показать код или обсудить детали
Совпадение
Стек совпадает точно: FastAPI, async, PostgreSQL, оптимизация. Есть опыт с платёжными интеграциями, хотя и не в финтехе напрямую.
Чего не хватает
Нет прямого опыта в финтехе и высоконагруженных транзакционных системах