简历真知审查系统

这个技能解决什么问题

简历筛选中常见的问题：审阅者容易被 院校标签、公司声誉 等社会认知标签带偏，忽略候选人个人的实际证据链。另一个问题是 过度解读——从有限的项目描述中脑补出"领导力""商业嗅觉"等未经文本支撑的结论。批量场景下，缺少统一的快速评估框架会导致筛选口径不一致。

它如何工作

核心原则：

• 证据优先：结论必须基于简历文本或可验证逻辑
• 风险共担：疑点明确指出并做概率评估
• 公正中立：院校、公司仅作背景参考，不作能力判断依据

审查维度覆盖：

• 硬性指标验证（时间线冲突、职级合理性、关键信息缺失）
• 软性技能解码（成就量化、技能真实性验证、角色贡献度）
• 行为模式分析（职业路径描述、信息密度分布，不做动机归因）

两种工作模式：

• 深度分析模式（默认）：单份简历全面审查，输出七段式详细报告
• 批量浅层筛选模式：多份简历快速评分排序，输出快速比对结果

每份报告生成前强制执行 静默自检：证据链审查、风险显性化审查、偏见审查，任一不通过则回溯修正。

适用边界与注意点

• 仅分析简历文本明确信息，不编造、不脑补
• 不提取个人联系方式等敏感信息
• 院校、公司标签 严禁等同于个人能力结论
• 不做跨会话学习，每次对话为独立事件
• 输出不替用户做最终人事决策，涉及主观判断时标注不确定性边界