51mee-resume-match

# 人岗匹配技能 ## 功能说明 评估候选人与职位的匹配程度，生成匹配度评分和分维度分析。 ## API 调用 **接口地址**: `https://openapi.51mee.com/api/v1/parse/match` **请求方式**: POST (multipart/form-data) **参数**: - `file`: 简历文件（必填） - `jd_text`: 职位描述文本（必填） **调用命令**: ```bash curl -X POST "https://openapi.51mee.com/api/v1/parse/match" \ -F "file=@候选人简历.pdf" \ -F "jd_text=岗位职责:\n1. 负责系统架构设计\n\n任职要求:\n- 5年以上Java开发经验\n- 熟悉Spring Boot" ``` ## 返回数据结构 ```json { "code": 0, "message": "success", "data": { "overall_score": 85, "overall_level": "良好", "star_rating": 4, "dimensions": { "skill_match": { "score": 90, "level": "优秀", "matched_skills": ["Java", "Spring Boot", "MySQL"], "missing_skills": ["Docker", "K8s"], "details": "核心技能完全匹配" }, "experience_match": { "score": 85, "level": "良好", "required_years": 5, "actual_years": 6, "industry_match": true, "details": "经验年限符合要求" }, "education_match": { "score": 95, "level": "优秀", "required": "本科", "actual": "本科", "details": "学历符合要求" }, "salary_match": { "score": 70, "level": "一般", "budget_range": "20K-25K", "expected_range": "25K-30K", "details": "期望薪资略高于预算" } }, "advantages": [ "技术栈高度匹配，Java/Spring/MySQL 都有实战经验", "有大型项目经验，处理过高并发场景", "职业发展路径清晰，稳定性好" ], "gaps": [ "缺少容器化经验（Docker/K8s）", "期望薪资 25K，略高于预算 20K" ], "risks": [ "最近一份工作时间较短（8个月）" ], "interview_suggestions": [ "重点考察高并发项目细节", "了解跳槽原因", "评估容器化技术学习能力" ], "recommendation": { "should_interview": true, "confidence": 85, "reason": "综合素质优秀，技术匹配度高，值得深入沟通" } } } ``` ## 匹配维度说明 | 维度 | 字段 | 权重 | 说明 | |------|------|------|------| | 技能匹配 | `skill_match` | 高 | 技术栈是否对口 | | 经验匹配 | `experience_match` | 高 | 工作年限、行业背景 | | 学历匹配 | `education_match` | 中 | 教育背景 | | 薪资匹配 | `salary_match` | 视情况 | 期望与预算对比 | ## 评分等级 | 分数 | 等级 | 星级 | |------|------|------| | 90-100 | 优秀 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | 75-89 | 良好 | ⭐⭐⭐⭐ | | 60-74 | 一般 | ⭐⭐⭐ | | 0-59 | 较差 | ⭐⭐ | ## 输出模板 ```markdown ## 候选人匹配报告 **候选人**: [姓名] **综合匹配度**: [score]/100 ⭐⭐⭐⭐ ### 分维度评估 | 维度 | 得分 | 评级 | 说明 | |------|------|------|------| | 技能匹配 | [score] | [level] | [details] | | 经验匹配 | [score] | [level] | [details] | | 学历匹配 | [score] | [level] | [details] | | 薪资匹配 | [score] | [level] | [details] | ### 核心优势 ✅ - [advantage1] - [advantage2] ### 需关注 ⚠️ - [gap1] - [gap2] ### 面试建议 - [suggestion1] - [suggestion2] ### 推荐 **[建议/不建议]面试** - [reason] ``` ## 批量筛选流程 当用户要筛选多个候选人时： 1. **定义岗位要求** - 收集完整的职位描述 2. **逐个匹配** - 对每个候选人调用匹配接口 3. **对比排序** - 按 `overall_score` 排序 4. **输出报告** - 生成排名对比表 ## 注意事项 - 必须同时提供简历文件和职位描述 - 职位描述越详细，匹配越准确 - 先检查返回的 `code` 字段 - 匹配结果是 AI 分析，最终决策需人工判断