JD分析器

问题在哪

投一份简历前，JD 往往又长又散：硬性门槛、工具栈、隐含的管理规模混在段落里。人工划重点容易漏项，面试准备也缺少和原文一一对应的清单。这个技能把「读 JD → 拆要求 → 产出可执行的面试准备结构」做成固定流程，而不是直接给泛泛建议。

它怎么工作

输入有两种：URL 时用 WebFetch 抓取完整 JD（遇重定向则跟随后 URL 再抓）；粘贴文本 则直接用原文。若 URL 与文本同时给出，优先 URL。

提取阶段按 references/category_framework.md 的 7 类框架 逐类标注：硬性门槛、专业技能、经验要求、软技能、加分项、岗位定位、薪酬福利。每条关键词会标优先级：🔴 硬性 / 🟡 核心 / 🟢 加分。默认输出是 Step 3 的「面试准备清单」 结构。

若你在请求里点明需求，会在清单之上追加模块：

• 匹配度分析：需你补充背景；逐项对比硬性门槛（✅/⚠️/❌）、核心技能 1–5 分、整体匹配与 3–5 个差距方向
• 面试问题预测：核心题、深度追问、基于软技能的 STAR 行为题、反问建议
• 简历优化建议：应突出关键词、应量化经历、表述调整、应避免的减分项

完成后会主动问你是否要展开某模块、导出特定格式，或多 JD 对比。

边界与原则

先提取、再分析：建议必须能回到 JD 原文；优先抓带数字的要求；保留原文关键措辞；可推断的写「隐含要求」；匹配度差距大时如实标注，不粉饰。没有 WebFetch 或页面结构异常时，URL 模式可能不完整，可改用粘贴全文。