HR批量简历筛选

解决什么问题

批量简历筛选时，HR 常要反复打开 PDF、对照 JD 判断硬门槛、岗位匹配、业绩、技能和稳定性，人工阅读慢且标准不一致。该技能面向本地可搜索 PDF 简历，提供命令行脚本 screen.py，用于把岗位 JD 和简历文件夹交给 LLM 做结构化初筛，并保留可追溯的评分数据与交互报告。

如何工作与边界

核心流程是读取目录中的 .pdf 文件，按文件名小写去重，提取简历文本，再按维度评分：

• 硬性基础匹配度：学历、年限、硬性门槛等
• 岗位职责匹配度：JD 中职责覆盖程度
• 工作业绩匹配度：项目结果和量化产出
• 专业技能匹配度：技术栈、工具和方法匹配
• 稳定性与潜力：跳槽频率、成长曲线等

输出包括：

• screening_result.json：便于二次分析、排序和导出
• screening_report.html：带雷达图、汇总标签、展开详情的初筛报告

技能只处理本地可搜索 PDF；Word、Excel、PPT、图片、扫描件 PDF 需要先转成可搜索 PDF。PDF 文本提取失败时会回退到 pdfplumber、PyPDF2、pdfminer.six；LLM 调用失败会自动重试。建议 JD 写明硬门槛和优先级，简历与 JD 总长度控制在 12k-14k 字符以内，并把综合得分作为初筛参考而非最终结论。