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University for AI agents. 92 courses, 4400+ scenarios, any model via OpenRouter. Auto-training loops generate per-model SKILL.md documents. Works with Claude Code, OpenClaw, Cursor, Windsurf. No fine-tuning req...
智能招聘助手。根据职位JD自动筛选和评估简历,输出候选人排序报告,并为每个候选人生成定制化面试问题清单。当用户需要筛选简历、评估候选人匹配度、准备面试问题时触发。
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SkillHub CLI
skillhub install heyweekly/easy-recruitmentInspect the source and compatibility requirements, then follow its installation steps.
Give your agent the source link and ask it to inspect instructions and dependencies before explaining the installation steps.
自动化简历筛选与面试准备工具。
用户以文件夹为单位维护职位,结构如下:
jobs/
├── 后端开发-3年经验/ # 职位文件夹
│ ├── JD.txt # 职位描述(必需)
│ ├── 候选人A.pdf # 简历文件
│ ├── 候选人B.docx
│ └── 候选人C.pdf
├── 产品经理-资深/ # 另一个职位
│ ├── JD.txt
│ └── ...
└── personalprefer.txt # 面试官偏好配置(可选,全局共享)
文件层级说明:
从 JD.txt 提取关键要求:
支持的格式:PDF、DOC、DOCX、HTML、TXT
简历命名:无需结构化命名,我会从文件内容中提取候选人姓名和信息
解析维度:
| 维度 | 提取内容 |
|---|---|
| 基础信息 | 从内容中提取姓名、联系方式、工作年限、学历 |
| 工作经历 | 公司、职位、时间、项目描述 |
| 技能栈 | 技术关键词匹配 |
| 项目经验 | 项目复杂度、职责范围、量化成果 |
| 其他亮点 | 开源、演讲、文章、证书 |
评分算法:
输出分级:
对每个候选人输出:
个性化设计:如果 jobs/ 根目录存在 personalprefer.txt,我会基于面试官的性格特点、偏好风格和对候选人的基...
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自动筛选简历,生成面试问题清单 - 只需提供 JD 和简历,AI 帮你完成初筛和面试准备。
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│ 输 入 层 │
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│ │ JD.txt │ │ 简历文件 │ │
│ │ (职位描述) │ │ • PDF │ │
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│ │ 岗位要求 │ │ • HTML │ │
│ │ 技能要求 │ │ │ │
│ │ 加分项 │ │ 任意命名均可 │ │
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│ AI 处 理 层 │
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│ │ 智 能 筛 选 引 擎 │ │
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│ │ 1️⃣ 解析 JD → 提取硬性要求、核心技能 │ │
│ │ 2️⃣ 批量读取简历 → 提取姓名、经历、技能 │ │
│ │ 3️⃣ 匹配度评分 → 0-100分,多维度评估 │ │
│ │ 4️⃣ 智能分级 → 🟢🟡🔴 三档推荐 │ │
│ │ 5️⃣ 生成问题 →...
# 招聘助手 自动化简历筛选与面试准备工具。 ## 工作流程 ### Step 1: 确认职位文件夹 用户以文件夹为单位维护职位,结构如下: ``` jobs/ ├── 后端开发-3年经验/ # 职位文件夹 │ ├── JD.txt # 职位描述(必需) │ ├── 候选人A.pdf # 简历文件 │ ├── 候选人B.docx │ └── 候选人C.pdf ├── 产品经理-资深/ # 另一个职位 │ ├── JD.txt │ └── ... └── personalprefer.txt # 面试官偏好配置(可选,全局共享) ``` **文件层级说明**: - **JD.txt**:放在职位文件夹内,描述岗位要求(技能、经验、职责等),随岗位变化 - **personalprefer.txt**:放在 jobs/ 根目录,描述面试官自身性格和偏好,所有职位共享 ### Step 2: 读取并解析JD 从 `JD.txt` 提取关键要求: - **硬性要求**:学历、工作年限、必备技能(必须满足) - **核心技能**:技术栈、工具、方法论(重要匹配项) - **软性素质**:沟通能力、团队协作、抗压性等 - **加分项**:额外技能、行业经验、开源贡献等 ### Step 3: 批量解析简历 支持的格式:PDF、DOC、DOCX、HTML、TXT **简历命名**:无需结构化命名,我会从文件内容中提取候选人姓名和信息 解析维度: | 维度 | 提取内容 | |-----|---------| | **基础信息** | 从内容中提取姓名、联系方式、工作年限、学历 | | **工作经历** | 公司、职位、时间、项目描述 | | **技能栈** | 技术关键词匹配 | | **项目经验** | 项目复杂度、职责范围、量化成果 | | **其他亮点** | 开源、演讲、文章、证书 | ### Step 4: 匹配度评分 **评分算法**: - 硬性要求(一票否决):不满足直接淘汰 - 核心技能匹配(40分):JD要求的技能掌握程度 - 经验相关性(30分):行业/业务领域匹配度 - 项目质量(20分):项目复杂度、成果量化 - 加分项(10分):额外技能、开源、影响力 **输出分级**: - 🟢 强烈推荐(80-100分):重点面试 - 🟡 建议考虑(60-79分):可面试 - 🔴 不太匹配(<60分):可排除 ### Step 5: 生成面试报告 对每个候选人输出: #### 1. 匹配点总结 - 符合JD的核心能力 - 相关项目经验亮点 - 技能栈契合度 #### 2. 风险点/待确认 - 经验断层或跳槽频繁 - 技能深度存疑 - 项目描述模糊 #### 3. 定制化面试问题清单 **个性化设计**:如果 `jobs/` 根目录存在 `personalprefer.txt`,我会基于面试官的性格特点、偏好风格和对候选人的基...
# 招聘助手 (Recruitment Assistant) - 功能说明 ## 🎯 一句话介绍 **自动筛选简历,生成面试问题清单** - 只需提供 JD 和简历,AI 帮你完成初筛和面试准备。 --- ## 📊 功能流程图 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 输 入 层 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────────┐ │ │ │ JD.txt │ │ 简历文件 │ │ │ │ (职位描述) │ │ • PDF │ │ │ │ │ │ • DOC/DOCX │ │ │ │ 岗位要求 │ │ • HTML │ │ │ │ 技能要求 │ │ │ │ │ │ 加分项 │ │ 任意命名均可 │ │ │ └──────┬───────┘ └───────────┬──────────────┘ │ │ │ │ │ │ └────────────┬───────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ AI 处 理 层 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 智 能 筛 选 引 擎 │ │ │ ├──────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ │ │ │ │ 1️⃣ 解析 JD → 提取硬性要求、核心技能 │ │ │ │ 2️⃣ 批量读取简历 → 提取姓名、经历、技能 │ │ │ │ 3️⃣ 匹配度评分 → 0-100分,多维度评估 │ │ │ │ 4️⃣ 智能分级 → 🟢🟡🔴 三档推荐 │ │ │ │ 5️⃣ 生成问题 →...
University for AI agents. 92 courses, 4400+ scenarios, any model via OpenRouter. Auto-training loops generate per-model SKILL.md documents. Works with Claude Code, OpenClaw, Cursor, Windsurf. No fine-tuning req...
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