研发简历筛选

要解决什么问题

招聘开发岗时，简历往往堆满框架关键词，却很难判断候选人是否做过技术选型、是否扛过性能与可用性，还是只在业务 CRUD 里打转。HR 或业务同学做关键词匹配，容易把「用过 Spring Boot」和「设计过微服务架构」混为一谈；批量 PDF 文件名里又常带着岗位、地点、薪资和年限，若不用结构化流程，筛选结果很难复盘。

技能如何工作

本技能把筛选拆成四步，核心是深度评估而不是词频匹配。

1. 需求确认：从文件名解析岗位（格式 【{岗位}_{地点} {薪资范围}】），并追问硬性门槛、加分项与红线；若只说「帮我筛简历」会先补齐这些信息。
2. 简历解析：支持按日期目录批量扫描 PDF，或单文件处理；提取基础信息、技术栈（区分「用过」与「深入使用」）、项目经历与职业轨迹。
3. 深度评估：硬性条件初筛后，对技术广度/深度、项目含金量、成长性打分（0–10），并识别频繁跳槽、技术栈停滞、描述模糊等风险信号，换算为 10 分制综合匹配度。
4. 输出报告：排名表（推荐 ≥8.0、可面 6.5–7.9、备选 5.0–6.4、淘汰 <5.0）、淘汰原因汇总，以及对前列候选人的详情分析。

适用边界与注意点

• 简历信息有限，推断处应标注待面试确认，避免过度解读。
• 评估结果含个人隐私，勿输出到公开渠道。
• 文件名是重要信息源，但不要只看关键词；评估中应区分简历事实与基于描述的推断。