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：

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