HR Skill - 简历智能筛选
触发场景
当用户说以下内容时,自动触发此 skill:
- "筛选简历"
- "帮我解析这份简历"
- "这个候选人匹配吗"
- "简历排序"
- "招人筛选"
- "HR 帮我看看"
- "从邮箱获取简历"
功能
智能简历筛选,支持:
- 📄 简历解析 - 用 LLM 提取姓名、技能、经验、学历等
- 🎯 岗位匹配 - 对比 JD 要求,计算匹配度
- 📊 智能排序 - 按推荐度排序候选
- 📬 邮箱获取 - 从邮箱批量下载简历附件
- 📧 报告生成 - 输出筛选报告,可发送邮件
使用示例
基础用法
用户:帮我筛选这份简历
我:请提供简历文件路径或内容
配置岗位
用户:添加一个岗位:运营总监,要求3年以上经验
我:已保存岗位配置
从邮箱获取
用户:从邮箱获取简历并筛选
我:连接邮箱 → 下载简历 → 解析匹配 → 生成报告
批量筛选
用户:帮我筛选 resumes 文件夹下的简历
我:解析 5 份简历 → 匹配岗位 → 生成报告
匹配特定岗位
用户:这份简历匹配运营总监岗位吗?
我:匹配度 85%,推荐 ⭐⭐⭐⭐
工作流程
1. 检查岗位配置 (jobs/*.json)
└─ 无配置 → 引导用户创建
2. 获取简历
├─ 本地文件 → 读取 PDF/Word
├─ 邮箱附件 → IMAP 连接下载
└─ 直接提供 → 解析内容
3. 智能解析 (LLM)
└─ 提取:姓名、技能、经验、学历、工作经历
4. 匹配评估 (LLM)
└─ 对比 JD → 计算匹配度 → 生成推荐指数
5. 输出报告
├─ 保存到本地
├─ 归档到 Obsidian
└─ 发送邮件
配置
岗位 JD 配置
文件位置:jobs/岗位名.json
{
"title": "运营总监",
"required_experience": 3,
"required_education": "本科",
"required_skills": ["运营管理", "团队管理", "数据分析"],
"bonus_skills": ["互联网经验", "从0到1经验"],
"description": "负责公司整体运营战略..."
}
邮箱配置
用于从邮箱读取简历:
python3 scripts/resume_screener.py --setup
常见邮箱 IMAP:
| 邮箱 | 服务器 | 端口 |
|---|---|---|
| imap.qq.com | 993 | |
| 163 | imap.163.com | 993 |
| Gmail | imap.gmail.com | 993 |
与 AI 协作模式
此 skill 可以两种方式运行:
模式 1:AI 协作(推荐)
用户通过 OpenClaw 调用,AI 用内置 pdf 工具解析简历。
模式 2:独立运行
配置 LLM API 后,脚本独立运行:
python3 scripts/resume_screener.py --api-key YOUR_KEY --file resume.pdf
输出示例
# 简历筛选报告
**岗位:** 运营总监
**日期:** 2026-03-06
**处理数量:** 3 份
## ⭐⭐⭐⭐⭐ 强烈推荐
### 吴芬 - 17年经验
- **匹配度:** 90%
- **技能:** 运营管理、团队管理、新媒体运营
- **学历:** 大专
- **联系方式:** 155xxxx8866
Updated: 2026-03-06