Skill: heyweekly/easy-recruitment (version 1.0.2)

--- name: recruitment-assistant description: 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。 --- # 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础素质要求，设计更符合面试官真实关心的问题。 **岗位要求**：具体岗位的技能要求、经验要求等从 JD.txt 中提取。 根据简历内容生成问题，分为： **A. 技术/专业能力验证**（3-5题） - 针对简历中提到的技术栈 - 针对项目中的技术难点 - 期望回答要点 **B. 项目深挖**（2-3题） - STAR法则深挖关键项目 - 追问点预设 **C. 软实力评估**（2-3题） - 团队协作场景 - 冲突处理经验 - 学习能力证明 - **特别关注**：personalprefer.txt 中列出的基础素质要求（如聪明、沟通能力、踏实肯干等） **D. 待确认事项**（1-2题） - 针对风险点的澄清 - **加分题**：基于面试官偏好设计的个性化问题 ### Step 6: 输出格式 #### 选项A：本地HTML报告（推荐） ``` jobs/后端开发-3年经验/ ├── JD.txt ├── 简历/ │ ├── 候选人A.pdf │ └── ... └── 面试报告-2026-03-05.html # 生成的报告 ``` HTML包含： - 候选人排序表格（可点击展开详情） - 每个候选人的匹配分析 - 可打印的面试问题清单 #### 选项B：Markdown报告 ``` jobs/后端开发-3年经验/ └── 面试报告-2026-03-05.md ``` ## 用户使用示例 ### 场景1：批量筛选简历 ``` 用户：帮我筛选 jobs/后端开发-3年经验 这个职位的简历 → 我读取JD.txt，解析文件夹内所有简历，生成排序报告 ``` ### 场景2：针对单个简历准备面试 ``` 用户：帮我准备 jobs/产品经理-资深/张三.pdf 的面试问题 → 我读取对应JD，只针对这份简历生成详细面试清单 ``` ### 场景3：更新JD后重新筛选 ``` 用户：JD改了，重新筛选 jobs/算法工程师 的简历 → 重新读取更新后的JD.txt，重新评分排序 ``` ## 输入要求 使用该 Skill 前，请准备： 1. **职位文件夹**（必须） - 命名格式：`职位名称-级别/` - 例如：`后端开发-3年经验/`、`产品经理-资深/` 2. **JD.txt**（必须） - 放在职位文件夹根目录 - 建议包含：岗位职责、任职要求、加分项、薪资范围（可选） 3. **简历文件**（必须） - PDF、DOC、DOCX、**HTML** 格式 - **无需规范命名**，任意文件名均可（如 `1.pdf`、`简历.html`） - 我会从**文件内容**中提取候选人姓名和信息 - 直接放入职位文件夹 4. **personalprefer.txt**（可选，但强烈推荐） - 放在 `jobs/` 根目录（与职位文件夹平级） - **全局共享**：所有职位使用同一个面试官偏好配置 - 用于描述面试官的性格特点、偏好风格、对候选人的基础素质要求 - 参考模板：[assets/personalprefer-template.txt](assets/personalprefer-template.txt) - 效果：生成的面试问题会更符合你的真实风格和关注点 - 只有当你个人风格变化时才需要更新，不随岗位变化 5. **可选补充信息** - 该职位的特殊偏好（如偏好大厂背景、偏好创业经验等） - 团队当前技术栈细节 - 急招程度（影响评分宽松度） ## 报告字段说明 生成的报告包含以下字段： | 字段 | 说明 | |-----|------| | 排名 | 按匹配度排序 | | 候选人 | 姓名/标识 | | 匹配度 | 百分制分数 | | 推荐等级 | 🟢🟡🔴 | | 核心匹配点 | 3-5条关键契合项 | | 主要疑虑 | 2-3条待确认事项 | | 建议面试时长 | 根据复杂度判断 | | 面试问题清单 | 展开查看详细问题 | ## 隐私说明 - 所有简历处理在本地完成 - 不会上传候选人信息到外部服务 - 生成的报告保存在本地职位文件夹中


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