简历解析与匹配

要解决什么问题

招聘侧常见痛点是：一堆 PDF/Word 简历格式各异，人工对照 JD 逐份看既慢又难横向比较。本技能把简历文件 + 岗位 JD 转成可对比的结构化结果，并给出匹配打分与候选人排序，适合初筛与批量归档前的整理。

如何工作

核心流程可以概括为：

1. 收集最小信息集：确认简历来源（PDF/Word）、JD 文本，以及你需要的输出格式（字段结构、快速骨架还是详细成品）。
2. 解析与结构化：识别教育背景、工作经历、技能标签等关键字段，按约定模板组织输出；对拿不准的项会标注置信度。
3. 匹配与排序：将结构化简历与岗位要求对照，生成匹配分并输出候选人排序。

技能声明的五项能力包括：简历+JD 转结构化结果、保留关键信息、按约定格式输出、不确定项给出置信度、支持批量与自定义格式。稳定性方面文档提到：单条超时跳过、可恢复错误重试、高级解析失败可降级到基础模式、同批输入重复执行结果一致。

边界与注意点

• 不做超出输入范围的分析，不访问网络或外部服务；全流程本地执行。
• 不保证绝对准确；置信度在 85%～90% 会标「建议复核」，关键字段仍应人工抽检，不要把工具输出当最终录用结论。
• 默认不覆盖原始简历文件；批量处理前建议先小样本试跑，并查看失败明细，避免静默跳过造成缺口。
• 处理含个人信息的数据时，需自行遵守《个人信息保护法》等相关法规。