简历深度分析与面试评估报告

问题

筛简历时，最耗时的不是提取姓名、学校、项目关键词，而是判断一段经历是否可验证：全职段是否都短于 6 个月、空档期是否超过 2 个月、所谓自动化测试有没有真实产出、候选人是主导落地还是只是执行脚本。这些问题如果只靠规则词匹配，很容易漏掉上下文，也会把“关键词堆叠”误判为能力。

工作方式

这个技能面向单份简历 PDF，先通过提取步骤拿到全文，再围绕固定维度做深度分析。它会把基本信息拆到姓名、学校、专业、学历、毕业年月、当前公司、总经验年限、语言和认证；工作经历会逐段列出公司、职位、时间段和精确月数，并判断稳定性、空档期以及“毕业前实习/毕业后全职”的边界。

在优缺点部分，它会检查证书、行业经验、开发栈、硬件与测试工具、量化数据、学术背景和稳定性等模式，并要求每条给出多句解释。面试部分会生成 4-5 道题目，覆盖最大疑点、核心优势、现场编程或画图、SQL/Linux 基础等，并标注出题目的。最后输出 HTML 报告，包含判定、时间线、优缺点、面试题、关注点和一句话总结。

边界

技能依赖简历 PDF 已放在指定目录，并由用户指定候选人姓名或文件路径。它更适合做面试前的人工复核辅助，不适合替代完整背调、薪资评估或团队匹配。由于分析要求深度语义判断，输出质量会受简历完整度影响；若同一候选人已有全量结果，应优先复用，而不是重新提取。