Skill: soulzhong/recruiting-resume-screening (version 0.1.2)

--- name: recruiting-resume-screening description: Use when reviewing one or more Chinese-language resumes against a JD, batch-ranking candidates, identifying red flags and follow-up interview questions, or re-screening a prior candidate batch. Triggers include 发简历给我筛、根据 JD 评估候选人、批量简历筛选、给候选人排序、找出简历疑点、生成面试必问题、根据面试反馈复核排序、重新评估之前那批简历 等。 --- # 简历筛选 ## Overview 按岗位 JD（或岗位标准包）对候选人做多维度评估，识别疑点与矛盾，给出排序与面试问题。 **Core principle: 看证据，不看关键词。** 简历出现关键词 ≠ 真的做过 ≠ 做深；必须看项目证据和个人贡献。 ## When to Use - 用户发送一份或多份简历 PDF 要求筛选。 - 用户要求"根据 JD 评估这个候选人"。 - 用户要求"对比这几个候选人"并给排序。 - 用户要求"找出简历里的疑点 / 风险点"。 - 用户要求"生成面试必问题"。 - 用户要求"重新评估之前那批简历"。 如果任务覆盖 JD + 筛选 + 面评的完整流程，先加载 [[recruiting-skillset]]。 ## Prerequisites - 已有岗位 JD 或岗位标准包；没有则先从 JD 抽取核心要求。 - 简历文件已在本地或可获取。 - 本机可用 PDF 提取后端（任一即可，越多越好）：`fitz` (PyMuPDF) / `pdfplumber` / `pdfminer.six`。 - 已了解招聘上下文：团队现状、业务阶段、用人风格。 ## Workflow ### Step 1 — 获取并提取简历文本 **不要默认单跑 `pdfplumber`**。中文简历 PDF 常有页边跟踪串、竖排装饰字、隐藏文本层，单一后端不可靠。 推荐命令（脚本见 `scripts/resume_pdf_extract.py`）： ```bash # 单份 PDF python3 scripts/resume_pdf_extract.py /path/to/resume.pdf --output-dir /tmp/resume_extract_one # 批量 PDF / 一个目录 python3 scripts/resume_pdf_extract.py /path/to/resume_dir --output-dir /tmp/resume_extract_batch ``` 脚本会： 1. 分别尝试可用的 PDF 后端（`fitz` / `pdfplumber` / `pdfminer.six`）。 2. 做 Unicode 归一化、空白折叠、跟踪串 / 碎片行清洗。 3. 计算 `score / chars / lines / keyword_hits / quality`。 4. 选择分数最高的文本作为正式筛选输入。 5. 输出 `summary.json`、每份 PDF 对应的最佳 `.txt`、Markdown 索引表。 详见 [pdf-extraction.md](pdf-extraction.md)。 ### Step 2 — 批量简历必须先做质量分层 用户一次性发送多份简历时**不要直接逐份硬读**。先做一轮 triage，把能直接评估和需要补核的简历分开。详见 [batch-screening.md](batch-screening.md)。 质量分层建议： - `high`：`chars >= 2600` 且 `lines >= 55` 且 `score >= 65` - `medium`：`chars >= 1600` 且 `lines >= 35` 且 `score >= 35` - `low`：低于阈值，标记"待补核"，不阻塞整批交付 ### Step 3 — 五维评估 + 疑点识别 每位候选人，从五个维度逐一评估，每维度 ★~★★★★★： 1. 专业匹配度（Skill Fit） 2. 履历稳定性（Career Stability） 3. 潜在风险（Risk Assessment） 4. 抗压与自驱（Resilience & Drive） 5. 团队适配（Team Fit） 完整维度定义与打分依据见 [five-dimension-rubric.md](five-dimension-rubric.md)。 逐条审读简历，主动发现疑点。完整疑点清单（时间类 / 内容类 / 逻辑类 / 行为类）见 [red-flags-catalog.md](red-flags-catalog.md)。每个疑点标注严重程度： - 🔴 需面试必问 - 🟡 需关注 - 🟢 可能正常 ### Step 4 — 综合评级 | 评级 | 含义 | 条件 | | --- | --- | --- | | ⭐⭐⭐ **强推** | 直通面试 | 专业匹配度 ≥ 4★ 且无重大风险，总得分 ≥ 20/25 | | ⭐⭐ **推荐** | 进入面试 | 专业匹配度 ≥ 3★，总得分 ≥ 15/25 | | ⭐ **待定** | 需电话筛选 | 有亮点但存在明显短板或风险 | | ❌ **不推荐** | 不进入面试 | 专业匹配度 < 3★ 或存在不可接受风险 | ### Step 5 — 输出评估报告 每人一份**个人评估卡** + 整批**汇总排序表**。模板见 [output-templates.md](output-templates.md)。 ### Step 6 — 面试反馈复核（可选） 用户补充技术一面 / HR 二面 / 用人经理初评后，做一次"去偏见复核"： - 把面试反馈与简历原文逐项对照，区分"有证据支撑"和"主观印象"。 - "能力更强 / 更弱 / 成长性更好"这类结论，若没有具体案例支撑，标记为证据不足。 - 自动化、性能、AI 提效等容易被泛化的能力，默认按"接触过"处理，除非有明确独立负责证据。 - 优先检查时间线、工作年限、离职原因、薪资诉求等是否前后矛盾。 必须输出：总体结论（含排序调整）、逐人可疑点（🔴🟡🟢）、对已有面评的修正建议、终面追问（每人 ≥ 5 个 + 横向必问）、可选《终面准备说明》。 ## Red Lines（一票否决） 以下情况直接 ❌ 不推荐，无论其他维度多强： 1. 简历造假或严重夸大（有明确证据）。 2. 方向完全不相关且无转型意愿。 3. 平均在职时间 < 8 个月且无合理解释。 4. 薪酬预期超出岗位预算 50% 以上。 ## Anti-Patterns（严格禁止） | 反模式 | 后果 | 正确做法 | | --- | --- | --- | | 凭记忆输出评估结论 | 凭印象漂移 | 必须先提取文本 → 五维评估 → 评级 | | 复用旧会话结论 | 标准漂移、错过更新 | 重新提取、重新评估 | | 省略个人评估卡 | 用户无法追溯结论 | 每人必须有完整评估卡 | | 无文件评估 | 凭空编造 | 找不到简历必须告知用户并请求 | | "看起来像做了"，3 行总结 | 失真 | 完整执行五维 + 疑点 + 面试题 | | 把内部过程混入正式报告 | 干扰决策 | 文本提取索引、清洗日志只作内部材料 | | 全员都给推荐 | 排序失去意义 | 敢下不推荐 / 待定 | ## Self-Check 输出前逐项确认： - [ ] 每位候选人都提取了简历文本？ - [ ] 每人都有五维 ★ 评分？ - [ ] 每人都有疑点清单（🔴🟡🟢）？ - [ ] 每人都有 3 个面试必问题？ - [ ] 输出了汇总排序表？ - [ ] 评级引用了简历中具体内容作为证据？ - [ ] 不同结论的候选人在排序中区分开？ - [ ] 报告里没有混入提取脚本明细、清洗日志等过程性内容？ ## Output Discipline - Markdown 格式，适合飞书 / Notion 粘贴。 - 中文输出。 - **最终面向用户的报告只保留与筛选决策直接相关的内容**：个人评估卡、汇总排序、亮点、风险、疑点、面试问题、必要的待补核说明。 - **不要输出与筛选无关的过程性版块**：文本提取质量索引、backend/score/chars/lines 统计、清洗日志等只作内部工作材料，除非用户明确要求。 - 评估结论要有理有据，引用简历中具体内容作为证据。 - 不回避矛盾——候选人某方面强但另一方面有风险，两面都写。 ## Feedback Loop 完成筛选后主动询问用户： 1. 评级是否准确？哪些人评高了 / 评低了？ 2. 是否遗漏了重要评估维度？ 3. 面试后的实际表现与评估是否一致？ 用户反馈 → 更新本 Skill 的评估标准。新发现的风险模式 → 补充到 [red-flags-catalog.md](red-flags-catalog.md)。重大变更 → 写入 [EVOLUTION.md](EVOLUTION.md)。 ## See Also - [five-dimension-rubric.md](five-dimension-rubric.md) — 五维评估完整定义。 - [red-flags-catalog.md](red-flags-catalog.md) — 疑点完整清单。 - [output-templates.md](output-templates.md) — 评估卡 / 排序表 / 复核报告模板。 - [batch-screening.md](batch-screening.md) — 批量筛选纪律。 - [pdf-extraction.md](pdf-extraction.md) — PDF 提取与多后端 triage。 - [scripts/resume_pdf_extract.py](scripts/resume_pdf_extract.py) — 多后端 PDF 提取脚本。 - [EVOLUTION.md](EVOLUTION.md) — 演化日志。 - 总控流程：[[recruiting-skillset]]；面评：[[interview-evaluation]]。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)