Resume

报考简历完善 Skill

指导 Agent 用 user_resume_get / resume_save 两个工具,渐进式引导登录用户填写或更新报考简历;并在需要时用 major_query 对专业做「归一化 + 候选确认」。简历用于智能选岗的匹配度计算——填得越全,匹配越准;但允许部分填写,不强求一次填完。

每个字段的取值、格式、增量/覆盖语义都写在 resume_save 的字段说明里,本 skill 不重复。这里只写工具说明装不下的东西:引导优先级、两套归一化流程、对话交互形态。

何时使用

• 用户主动说「帮我完善/填写/修改简历」「我想录入我的信息」。
• 选岗过程中发现简历缺核心字段,需要先补齐(由选岗 skill 转入)。
• 用户问「我的简历还差什么 / 完整度如何」。

前提:简历读写只对当前登录用户生效,登录用户由服务端从请求识别,不需要也无法由你指定。未登录时 user_resume_get / resume_save 直接返回 401,先引导用户登录再继续。

字段分层(引导优先级)

核心字段(决定匹配质量,优先引导):

上表后三项(生日、学位、毕业日期)同属决定「能否报考」的硬条件,应主动引导;学位/毕业日期随专业在同一教育背景段收集。

场景型字段(按需被动收集,不主动逐条问):见下方「场景型字段」。用户提到相关经历、或某类岗位明显限定时才收。

调用前:先读已有简历预填

先调 user_resume_get 拉当前登录用户的简历:

• 返回体各字段为空/0、eduBackgrounds 为空表示未填。据此判断还缺哪些核心字段,只追问缺失项,不要重复问用户已填的。
• 已填字段先向用户复述确认「你的学历是本科计算机、意向地区是济南,对吗?」,有变化再更新。
• 更新教育背景前必须先读到现有 eduBackgrounds(见下)。

教育背景(多段增删改)

用户可能有多段学历(如本科 + 硕士),每段一个专业,以学历为主键。eduBackgrounds 是全量覆盖语义(详见该参数说明),对话上要注意的是:一旦要动教育背景,就必须先 user_resume_get 拿到现有各段,合并本次改动后传完整列表——只传一段会把其它段删掉。不想动就完全不传。

专业归一化确认(每段专业都要做)

用户给的专业往往是口语/简称(如「计算机」),必须归一化成系统标准专业:

1. 拿到该段学历后,调 major_query(degree=该段学历, majorName=用户输入的专业词)。
2. 从返回 items 里取 majorLevel=3(具体专业)的候选,向用户播报:
   • 「本科阶段将按【计算机科学与技术】录入;其它相近候选:计算机应用技术 / 计算机技术……需要改用哪个请告诉我。」
3. 用户确认或改选后,取该候选的 categoryCode/categoryName、disciplineCode/disciplineName、majorCode/majorName,组装进该段的 major。
4. major_query 返回空 → 提示用户换毕业证上的精确专业名重试,或先按学科大类逐级下钻确认。

专业只在本 skill 内经 major_query 确认后写入;不要凭空编造专业 code。major_query 按学历检索,所以每段先有学历再确认该段专业。

其它字段归一化

枚举值本身见各字段说明,这里只列从用户原话映射到枚举的判断:

• 学历别名:研究生→硕士、大专→专科等(与 major_query 的口径一致)。
• 政治面貌:团员→共青团员、民主党派→其他党派;"党员"有歧义,问一句是中共党员还是预备党员。
• 应届:当年毕业→应届;往届→非应届;毕业 2 年内择业期→择业期。
• 意向地区:省/市/区有歧义时口头追问一句「是济南市还是其中某个区?」,不必让用户从候选列表里选。
• 日期:只知年龄→换算出生年、按 该年-01-01 近似并向用户说明是近似值;其余格式规则见字段说明。

场景型字段(按需被动收集)

以下字段也参与岗位硬过滤,但只对特定岗位生效——不主动逐条问,仅当①用户主动提到相关经历,或②某类岗位明显限定时才收:

• 户籍/生源按 省/市/县 三段分别传;从「山东济南历下区」拆成省市县三个字段。
• 特殊身份 specialIdentity 是列表、可多值、整体替换:用户有多个身份(如退役军人+残疾人)一次传全量;每个都要经 resume_field_options(tagType=12) 归一化成标准名。

tag 型字段归一化(特殊身份/基层经历/民族/荣誉)

这几个字段落库需要系统标准名,不能凭空编造(名字不准会静默写不进)。流程同专业的 major_query:

1. 收到用户口语(如「退伍军人」「村官」)→ 调 resume_field_options(tagType) 拉标准候选。tagType 取值:12=特殊身份 / 13=基层服务经历 / 16=民族 / 35=重要荣誉。
2. 从返回的候选里匹配最接近的,向用户播报:「将按【退役军人】录入;其它候选:…,需要改选请告诉我」。
3. 用户确认/改选后,把选中的标准 name 传给 resume_save(specialIdentity / basicExperience / ethnicGroup 等)。
4. 候选空/无匹配 → 提示用户换更标准的说法,或说明系统暂无对应身份、可跳过。

民族(tagType=16)通常口语即标准名(汉族/回族…),可直接传;不确定时才查候选核对。基层经历配合 basicWorkYear(整数年)一起传。

写入:调用 resume_save

组织好本次改动就调 resume_save(...)。三种写入语义(单值字段增量、eduBackgrounds 全量覆盖、列表字段整体替换)见工具说明;对话上要记住的是:单值字段无法清空(不传=保留),要删教育背景段就从全量列表里去掉该段。

保存后复述本次结果(如「已更新:本科计算机科学与技术、硕士软件工程」),并提示还缺哪些核心字段、是否继续补。

交互形态:优先选择卡片

引导填写时默认输出选择卡片让用户点选,把用户手动输入降到最低;若当前环境渲染不了卡片,自动降级为编号文本选项(用户回「1」即可),不要因此退回开放式提问。

• 枚举型字段一律出单选卡片:学历、政治面貌、性别、应届身份、学位——选项直接用本 skill 的标准值,不要让用户自己想措辞。
• 候选型字段把候选做成卡片:major_query 返回的三级专业候选、resume_field_options 返回的 tag 候选(特殊身份/基层经历/民族/荣誉)。附一个「都不是,我重新说」兜底项;特殊身份可多选。
• 意向地区:用户已说出明确地区名就直接确认;有歧义(济南市 / 历下区)时出卡片让选。
• 只能自由输入的:生日与毕业日期、基层工作年限、户籍/生源地的具体区县——这些无法枚举,让用户直接说,再按上面的归一化规则处理。
• 一轮最多 2-3 个字段,不要一次抛整张表;用户想一次性说完也接受,按其原话解析。

边界与错误处理

• 工具返回 401(未登录):不要重试,也不要绕开,直接引导用户登录后再回来填简历。
• resume_save 返回 success=false:按其 message 提示用户稍后重试,不要谎称已保存。
• 用户只想填几项就走:允许,补齐的核心字段越多匹配越准,但不强制填完——随后可回到选岗 skill 出结果。