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智能招聘助手。根据职位JD自动筛选和评估简历，输出候选人排序报告，并为每个候选人生成定制化面试问题清单。当用户需要筛选简历、评估候选人匹配度、准备面试问题时触发。
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Single-Agent T-MAX Java backend architecture and engineering rule package. Use when Codex must design, implement, review, or diagnose T-MAX backend services involving Java 8, Spring Boot, Kylin, MyBatis XML, TiDB/MySQL, Apollo/Nacos, Feign, AnePageHelper, ResponseResult/DataGridResult, UEP export, Redis, RabbitMQ, or Maven multi-module repositories. Routes one Agent through repository intake, architecture decisions, API/data contracts, implementation diagnosis, quality/security review, and bounded evidence loops while keeping builds, tests, live calls, commits, and pushes as separate authority boundaries.
Create polished consulting-style single-file HTML research reports from messy business notes, screenshots, metrics, and iterative user feedback. Use this skill whenever the user asks for a 咨询风/艾瑞咨询风/研究报告/汇报报告/HTML报告, wants business or AI landing-practice material turned into a management-facing report, asks to add charts/diagrams, or asks to update report metrics and keep the whole HTML report consistent.
Audit HarmonyOS applications for AppGallery/AGC release readiness, including Huawei UX/HMI controls, system-feature integrations, and performance gates for multi-input interaction, latency, frame rate, content display, memory, and CPU. Use when users ask for 鸿蒙上架自检、应用市场审核、AGC发布前检查、控件/系统特性/人机交互/签名/隐私/权限/截图/性能核对或 release 包门禁, especially for Stage-model projects with module.json5, build-profile.json5, hvigorw, and local-first data constraints.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | easy-recruitment |
| description | 智能招聘助手。根据职位JD自动筛选和评估简历，输出候选人排序报告，并为每个候选人生成定制化面试问题清单。当用户需要筛选简历、评估候选人匹配度、准备面试问题时触发。 |
自动化简历筛选与面试准备工具。
用户以文件夹为单位维护职位，结构如下：
jobs/
├── 后端开发-3年经验/ # 职位文件夹
│ ├── JD.txt # 职位描述（必需）
│ ├── 候选人A.pdf # 简历文件
│ ├── 候选人B.docx
│ └── 候选人C.pdf
├── 产品经理-资深/ # 另一个职位
│ ├── JD.txt
│ └── ...
└── personalprefer.txt # 面试官偏好配置（可选，全局共享）
文件层级说明：
从 JD.txt 提取关键要求：
支持的格式：PDF、DOC、DOCX、HTML、TXT
简历命名：无需结构化命名，我会从文件内容中提取候选人姓名和信息
解析维度：
| 维度 | 提取内容 |
|---|---|
| 基础信息 | 从内容中提取姓名、联系方式、工作年限、学历 |
| 工作经历 | 公司、职位、时间、项目描述 |
| 技能栈 | 技术关键词匹配 |
| 项目经验 | 项目复杂度、职责范围、量化成果 |
| 其他亮点 | 开源、演讲、文章、证书 |
评分算法：
输出分级：
对每个候选人输出：
个性化设计：如果 jobs/ 根目录存在 personalprefer.txt，我会基于面试官的性格特点、偏好风格和对候选人的基础素质要求，设计更符合面试官真实关心的问题。
岗位要求：具体岗位的技能要求、经验要求等从 JD.txt 中提取。
根据简历内容生成问题，分为：
A. 技术/专业能力验证（3-5题）
B. 项目深挖（2-3题）
C. 软实力评估（2-3题）
D. 待确认事项（1-2题）
jobs/后端开发-3年经验/
├── JD.txt
├── 简历/
│ ├── 候选人A.pdf
│ └── ...
└── 面试报告-2026-03-05.html # 生成的报告
HTML包含：
jobs/后端开发-3年经验/
└── 面试报告-2026-03-05.md
用户：帮我筛选 jobs/后端开发-3年经验 这个职位的简历
→ 我读取JD.txt，解析文件夹内所有简历，生成排序报告
用户：帮我准备 jobs/产品经理-资深/张三.pdf 的面试问题
→ 我读取对应JD，只针对这份简历生成详细面试清单
用户：JD改了，重新筛选 jobs/算法工程师 的简历
→ 重新读取更新后的JD.txt，重新评分排序
使用该 Skill 前，请准备：
职位文件夹（必须）
职位名称-级别/后端开发-3年经验/、产品经理-资深/JD.txt（必须）
简历文件（必须）
1.pdf、简历.html）personalprefer.txt（可选，但强烈推荐）
jobs/ 根目录（与职位文件夹平级）可选补充信息
生成的报告包含以下字段：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 排名 | 按匹配度排序 |
| 候选人 | 姓名/标识 |
| 匹配度 | 百分制分数 |
| 推荐等级 | 🟢🟡🔴 |
| 核心匹配点 | 3-5条关键契合项 |
| 主要疑虑 | 2-3条待确认事项 |
| 建议面试时长 | 根据复杂度判断 |
| 面试问题清单 | 展开查看详细问题 |