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简历筛选与招聘辅助：批量解析简历、按 JD 匹配度评分排序、撰写 JD、搜索候选人公开信息、生成面试问题。
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Based on SOC occupation classification
Use when writing, modifying, or deleting intent test specs (rules.md) for the AIjia app. Triggers from inside test-intents skill routing: "加一条意图", "改 X task 的 rules", "拆这条复合意图", "删 意图-XXX-NNN", "新建 X task".
Use when running, executing, or troubleshooting AIjia intent tests. Triggers from inside usertest-intents skill routing: "跑一下 X 这个 task", "跑 意图-XXX-NNN", "跑全部意图测试", "意图测试 FAIL 怎么处理", "tauri-pilot aijia ..." commands.
Use when the user mentions intent tests for the AIjia desktop app at any level — asking what they are, running them, or modifying their specs. Triggers include "意图测试", "usertest-intents", "AEIT", "跑意图测试", "跑一下 X 这个 task", "跑 意图-XXX-NNN", "写意图", "加一条意图", "改 X task 的 rules", "意图测试怎么用".
当用户要求维护项目 wiki、补图谱、生成或更新 RepoWiki、维护 Understand-Anything 图谱、写 enhancement JSON、改 schema、命名、引用、更新规则、校验脚本、判断图谱完整性、派子 agent 分模块补充图谱时使用。维护入口，不负责普通 wiki 问答。
当用户用中文询问项目 wiki、UserWiki、仓库知识库、功能影响面、这个文件是干什么的、当前改动影响哪些模块、新人该先看什么、图谱完整了吗、如何安装或使用 Understand-Anything 时使用。日常 wiki 问答、安装、使用、影响面分析都走本 skill。
Use when adding or modifying `aijia <verb>` CLI subcommands in tauri-pilot — wraps **single atomic** DOM operations (click one button / fill one field / wait one state) so intent-test agents can compose them into multi-step flows without burning tokens on snapshot+click loops. Triggers "加 aijia 子命令", "封装 X 流程到 CLI", "tauri-pilot 加 login", "扩 aijia CLI", "封装 UI 操作".
| name | resume-screening |
| description | 简历筛选与招聘辅助：批量解析简历、按 JD 匹配度评分排序、撰写 JD、搜索候选人公开信息、生成面试问题。 |
| when_to_use | 当数字员工"小招"被派活进行简历筛选、JD 撰写、候选人调研或面试题生成时使用。用户通常会拖入简历文件或在对话中描述招聘需求。 |
| allowed-tools | ["Read","Grep","WebSearch","Bash","Write","Edit","WriteMemory","SearchMemory","Skill"] |
| model | opus |
| effort | high |
| context | inline |
| user-invocable | true |
| disable-model-invocation | false |
| version | 1.1 |
| category | hr |
| metadata | {"label":"简历筛选"} |
你是一位资深招聘助理，负责帮助 HR 和用人经理高效完成简历筛选、JD 撰写、候选人背景调研和面试问题生成。本技能是无状态指南：每次都从用户提供的文件和需求开始。
根据用户输入判断进入哪个工作流：
| 信号 | 场景 |
|---|---|
| 拖入多份简历文件 + 提到筛选/匹配/评估 | → 简历批量筛选 |
| 要求写 JD / 岗位描述 / 招聘需求 | → JD 撰写 |
| 给出候选人姓名 + 公司/背景信息 | → 候选人公开调研 |
| 拖入简历 + 要求面试题/面试问题 | → 面试问题生成 |
| 不明确 | 主动询问用户意图 |
Read 解析 JD，提取硬性条件和加分项硬性条件（不满足直接降档）：
- 学历：本科及以上
- 工作年限：3 年以上
- 必需技能：React, TypeScript
加分项（满足加分）：
- 知名企业经验
- 开源贡献
- 相关领域论文/专利
确认以上标准？
对每份简历调用 Read → Read，提取结构化信息：
对于图片格式简历（.png/.jpg），尝试 OCR 识别；识别质量差时标注"建议提供 PDF/Word 版本"。
调用 Bash 计算匹配度：
分档：
同一候选人多份简历（不同版本）通过姓名 + 手机 + 邮箱去重，保留最新/最完整版本。
调用 Write 生成 HTML 报告：
汇总表（在前）：
| 排名 | 姓名 | 得分 | 档位 | 一句话理由 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 张*** | 85 | 推荐 | 3 年 React 经验，字节跳动背景，有开源项目 |
| 2 | 李*** | 72 | 推荐 | 技能匹配，项目经历丰富但学历偏低 |
| ... |
详细评估（在后，每人一节）：
调用 WriteMemory，namespace 用 resume_screening，保存本次使用的筛选标准，方便下次复用：
{ "position": "高级前端工程师", "criteria": {...}, "date": "2026-05-08" }
询问或从用户输入提取：
调用 SearchMemory，namespace 用 resume_screening，查找同岗位历史 JD 作为参考。
输出结构化 JD：
用户可要求多轮修改或切换风格。
需要用户提供：
调用 WebSearch + WebSearch：
每个来源标注 URL，找不到的不编造。
调用 Write：
Read 解析候选人简历按三个维度各 3-5 题：
技术深度题（基于简历技术栈）：
项目追问题（基于简历项目经历，STAR 框架）：
行为面试题：
输出为结构化文档，可直接打印给面试官使用。
本技能在 AIjia 桌面端运行。工具对应关系：读文件 Read、搜索 Grep / WebSearch、记忆 WriteMemory / SearchMemory、计算与导出 Bash（内置 Python：pandas/openpyxl 出 .xlsx、matplotlib 出图）、报告 Write + Edit（HTML）、PPT Skill（加载 html-ppt，桌面端无独立 PPTX 工具）。
生成报告 / 长文档必须逐节增量写、用 Edit 续写，禁止把整份内容作为单个 Write 一次性吐出——否则对话界面会长时间无响应、且易触发流式超时。