智能简历求职匹配助手
Overview
本技能帮助用户实现一站式求职辅助:支持多种格式简历解析,自动联网搜索主流招聘平台匹配岗位,提供企业背景调查和岗位适配度评估,帮助用户规避求职风险,大幅提升找工作效率。
工作流程
本技能采用顺序化工作流程,按照以下步骤执行:
步骤1:简历解析处理
- 接收用户上传的简历文件,支持格式包括:PDF、Word(.doc/.docx)、图片(.jpg/.png/.jpeg)
- 调用AI大模型提取简历关键信息:个人基本信息、工作经历、项目经验、技能栈、学历背景、求职意向等
- 结构化整理简历信息,形成标准化的用户能力画像
步骤2:岗位搜索与匹配
- 联网搜索覆盖全渠道招聘信息来源,兼顾互联网大厂与中小厂/创业公司岗位:
- 综合招聘平台:智联招聘、前程无忧(51Job)、BOSS直聘、猎聘、拉勾网、易直聘、鱼泡直聘
- 应届生/实习平台:实习僧、国家大学生就业服务平台
- 企业官方渠道:互联网大厂(腾讯、阿里、字节跳动、百度、华为等)、央国企、中小厂/创业公司官方网站招聘板块
- 创业公司/中小厂专属渠道:BOSS直聘创业公司专区、拉勾网互联网创业公司板块、本地人才招聘网、脉脉招聘专区
- 搜索策略:优先匹配符合用户技能和求职意向的岗位,大厂和中小厂岗位各占一定比例,提供更多元的选择
- 基于用户简历画像与招聘岗位要求进行智能匹配,筛选出Top 10最适配的岗位(大厂5-6个,中小厂4-5个)
- 生成岗位列表展示给用户,包含岗位名称、公司名称、公司规模、薪资范围、工作地点、匹配度得分、岗位招聘链接等信息,明确标注大厂/中小厂属性,供用户选择
步骤3:企业背调与岗位评估
用户选择目标岗位后,以AI职业评估师身份执行以下分析:
- 招聘信息真实性核查:
- 对比多平台该企业的招聘信息,排查虚假宣传、岗位与描述不符等风险
- 识别空壳公司、诈骗类招聘陷阱,给出风险提示
- 企业深度背景调查:
- 联网收集企业公开信息:注册资本、注册年限、经营范围、法定代表人信息
- 核查企业法律风险:是否有法律诉讼、债务纠纷、行政处罚记录
- 调研企业用工情况:员工社保缴纳人数、薪资发放口碑、员工评价
- 综合企业查类平台公开信息,形成完整企业背调报告
- 岗位适配度评估:
- 对比用户简历的工作经历、技能栈、项目经验与岗位要求的匹配程度
- 给出0-100分的匹配度评分,详细说明匹配优势和不足
- 提供针对性的求职建议,包括简历优化方向、面试准备要点
- 输出最终评估报告:
- 整合以上所有信息,生成结构化的评估报告
- 报告中必须包含该岗位的招聘信息链接,方便用户直接点击查看和投递
- 明确标注风险等级,给出是否建议投递的结论
资源说明
scripts/
包含简历解析处理相关的可执行脚本:
resume_parser.py:支持多种格式简历的文本提取和结构化解析job_searcher.py:招聘网站数据爬取和岗位匹配工具export_pdf.py:Markdown评估报告导出为PDF格式工具,方便用户保存和查阅
references/
包含技能运行所需的参考资料:
recruitment_sites.md:各招聘网站的搜索规则和信息提取指南enterprise_inquiry_sources.md:企业背景调查的权威数据源列表evaluation_criteria.md:岗位匹配度和企业风险的评估标准
assets/
包含输出报告相关的模板资源:
assessment_report_template.md:评估报告的Markdown模板risk_icon.png:报告中使用的风险等级图标资源
使用案例
案例:AI算法工程师求职匹配
用户输入:
@skill://resume-job-matcher @C:/Users/UncleC/Desktop/AI-Job-Resume(v2).pdf 根据我的简历寻找匹配的岗位
执行流程:
-
简历解析:调用
scripts/resume_parser.py解析PDF简历,提取用户信息:- 教育背景:本科网络工程专业,GPA 89.52/100
- 实习经历:百度深度学习研究院大模型算法实习生、华为诺亚方舟实验室多模态算法实习生
- 技能栈:Transformer架构、大模型微调/量化/推理优化、Hugging Face/DeepSpeed工具链
- 求职意向:大模型算法工程师相关岗位
-
岗位搜索匹配:使用
web_search工具联网搜索2026年大模型算法相关校招/实习岗位,覆盖智联招聘、BOSS直聘、实习僧、企业官网等渠道,筛选出Top 5匹配度最高的岗位:- 百度 大模型算法实习生(匹配度95%)
- 百度 大模型算法工程师(2026校招,匹配度94%)
- 百度 大模型应用算法工程师(AIDU项目,匹配度92%)
- 华为 算法工程师(大模型方向,匹配度90%)
- 字节跳动 大模型训练算法工程师(匹配度88%)
-
用户选择岗位:用户选择序号1(百度大模型算法实习生岗位)
-
企业背调与评估:
- 再次使用
web_search工具获取百度企业工商信息、法律风险、员工评价等背调信息 - 对比用户简历与岗位要求,计算匹配度得分95分
- 生成结构化评估报告,包含岗位信息、企业背调、匹配度分析、求职建议
- 再次使用
-
结果输出:导出Markdown格式评估报告,支持一键导出为PDF格式
输出成果:
- 岗位匹配列表
- 《百度大模型算法实习生岗位评估报告》
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