招聘辅助

解决什么问题

招聘流程里最费时间的，不是“找简历”，而是把 JD、候选人背景、面试问题 放到同一个标准下判断。很多 JD 会写成泛化职责，简历筛选也容易依赖印象，导致后续面试缺乏可追溯依据。这个技能面向工程师和 HR 场景，把招聘辅助拆成几个可执行步骤：先锁定岗位上下文，再生成或导入 JD，然后解析简历并做量化匹配。

技能如何工作

它围绕一个岗位上下文运行，关键命令包括：

• /new_position：创建岗位，例如“Java 后端、互联网、高级”。
• /jd 或 /set_jd：生成 JD，或导入已有 JD；/set_jd 会作为后续评估优先依据。
• /resume：提取姓名、年限、经历、技能、项目等字段，并标记跳槽频率、空窗期、技能断层等风险。
• /match：按 技能匹配、经验匹配、学历匹配、稳定性、成长潜力 五个维度打分，每维 0-20 分，总分 0-100，并给出具体的扣分原因。
• /interview：根据岗位要求和候选人短板生成定制化问题，而不是一堆通用面试题。

它的重点不是替代 HR 决策，而是把“为什么这个人合适或不适配”写清楚：JD 是否有针对性，简历亮点和风险是否都被识别，匹配分是否能落到具体维度。

适用边界

该技能只做文本辅助，不会自动联系候选人，也不应被理解为对外存储或公开简历信息。简历含敏感信息时需先脱敏；面对小众岗位，它更适合先补充行业背景；对候选人也不做主观人身评判。适合用来整理招聘材料、做初筛记录和准备结构化面试，不适合直接作为最终录用结论。