第二阶段:面试前匹配度分析

v1.0.0

第二阶段面试前简历匹配度分析 - 仅基于简历和岗位要求,生成面试匹配度分析报告(面试问答清单已整合)

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for suql82/suql-interview-analysis.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "第二阶段:面试前匹配度分析" (suql82/suql-interview-analysis) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/suql82/suql-interview-analysis
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install suql-interview-analysis

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install suql-interview-analysis
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
Purpose & Capability
The name/description match the SKILL.md: the skill only needs resumes and a job description to produce a structured matching report. All required inputs and described outputs (docx report, q&a checklist) align with the stated purpose; there are no unrelated environment variables, binaries, or external services requested.
Instruction Scope
The SKILL.md stays within scope — it instructs the agent to read candidate resumes and a JD, perform comparisons, and produce a six-section docx report. It explicitly forbids adding information not present in resumes. Notes: the instructions mention using pdfplumber/pdftotext/python-docx for parsing and OCR for images but do not name a specific OCR tool; they also require strict formatting rules. These are operational/implementation details (possible dependency/availability issues) but not scope creep or data-exfiltration instructions.
Install Mechanism
This is an instruction-only skill with no install spec or code files, so nothing will be written to disk by the skill package itself. The SKILL.md references third-party Python libraries (python-docx, pdfplumber/pdftotext) and OCR, but no installers are declared — this is an availability/deployment concern rather than a security mismatch.
Credentials
The skill requests no environment variables, credentials, or config paths. All required data are user-provided documents (resumes, JD). The absence of credential requests is proportionate to the described functionality.
Persistence & Privilege
The skill does not request always:true or other elevated persistence. It is user-invocable and may be invoked autonomously by default (platform normal), but it does not ask to modify other skills or system-wide settings.
Assessment
This skill appears internally consistent and does only what it says: analyze resumes against a job description and produce a formatted docx report. Before installing or enabling it, consider: (1) privacy — it will process personally identifiable information (resumes); provide only data you are authorized to share and ensure compliance with your data-handling policies; (2) runtime dependencies — the instructions expect Python libraries (python-docx, pdfplumber/pdftotext) and OCR for images and specific fonts; the agent environment may need those installed for correct operation and formatting; (3) operational limits — strict formatting rules reference fonts and line-spacing semantics that may not be available, which could cause formatting errors (not a security issue); (4) confirm whether you want the agent to have filesystem access to the candidate files it will process — the skill needs the files but asks for no other system access. Overall the skill is coherent and does not request unrelated secrets or installs, but verify the runtime environment and data-privacy handling before use.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

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第二阶段:面试前匹配度分析

功能说明

面试前,根据岗位职责和任职要求与候选人简历情况进行对比,对候选人进行岗位匹配度评价。

本技能产出(1份文档)

  • {姓名}-匹配度分析报告.docx(包含完整匹配度分析 + 面试问答清单)

核心要求

  • 简洁:便于面试官快速阅读,每章节控制篇幅
  • 专业:规范HR术语和技术表述
  • 真实:基于简历原文,不添加未提及信息
  • 具体:有数据、证据支撑,避免空洞表述
  • 突出重点:关键信息标粗
  • 格式统一:所有候选人和岗位生成文档格式完全一致

重要区分

本技能(interview-analysis):面试前,仅基于简历和岗位要求,分析候选人与岗位的匹配程度,面试问答清单已整合到报告第六章节

相关技能(interview-report-generator):面试后,基于简历+面试记录生成综合评估报告。

数据输入

必要信息(至少2份)

  1. 候选人简历(PDF或Word文档)
  2. 岗位职责和任职要求(Job Description)

可选信息

  • 简历筛选报告.xlsx(第一阶段产出)
  • 候选人其他辅助材料

材料来源

序号材料名称格式要求说明核心作用
1简历.docx/.pdf/.jpg/.png候选人教育背景、工作经历、专业技能等信息提取候选人基本信息、学历、工作经历、技能等
2岗位职责和任职要求.docx/.pdf/.md/.txt岗位JD文件,明确核心职责、硬性要求、加分项作为评估基准,对照候选人能力与岗位要求匹配度

说明:如材料为图片格式(.jpg/.png),需进行OCR识别处理。

材料缺失处理规则:扫描候选人文件夹后,如发现简历或岗位要求缺失,必须先向用户确认是否继续生成报告,以及缺失材料的处理方式(如:跳过该材料、仅基于已有材料分析等),未经用户确认不得擅自生成报告或省略相关章节。

重要:本技能仅分析简历与岗位要求的匹配度,不涉及面试记录、面试表现、面试评价等信息。

输出文档结构

{姓名}-匹配度分析报告.docx

报告结构(6个固定章节)


【章节一】基本信息

表述要求:以文字描述形式呈现,整段连续文字,一气呵成,语言连贯准确、流畅自然。

内容范围:本章节仅描述简历中的基本情况,严格禁止添加任何分析、评价、推理或总结

允许包含的字段(全部用文字串成一段):

  • 候选人姓名、性别
  • 年龄或工作年限
  • 居住城市、期望工作城市
  • 教育背景:学校名称,专业、学历层次、毕业时间
  • 当前工作状态:公司名称、职位、任职时间、在职状态
  • 期望薪资待遇
  • 看机会原因(如简历中有)

禁止事项

  • 不得使用表格、列表、编号等格式
  • 不得描述"职业发展阶段"或"发展路径"
  • 不得出现"综合来看"、"总体而言"、"从简历来看"等总结性语句
  • 不得添加简历中未明确写明的信息

正确示例

候选人周光迪,男,工作年限18年,居住于北京,期望工作地点为北京。候选人于2007年取得哈尔滨理工大学软件工程专业本科学位,当前以独立技术顾问身份从事虚拟化相关技术工作。期望加入业务方向稳定、技术驱动型平台,长期深耕底层核心架构演进领域。

主语要求:全文统一使用"候选人"作为主语。


【章节二】学历背景与岗位要求匹配分析

表述要求:本章节仅分析学历背景与岗位任职要求的匹配性,不重复描述教育经历本身(教育经历信息已在一、基本信息中完整呈现)。

内容范围

  • 学历层次是否符合岗位硬性要求(硕士及以上)
  • 专业方向与岗位的契合程度
  • 毕业院校档次与岗位的匹配度

禁止事项

  • 不得描述学历取得的时间、学校等具体信息
  • 不得添加简历中未提及的推断信息
  • 不得使用"该候选人"、"经过分析"等过渡语句

【章节三】岗位职责与任职要求概述

3.1 核心岗位职责

提炼岗位核心职责,3-5句话,语言精炼,约100字。

3.2 任职资格要求

提炼岗位硬性要求(学历、经验、技能等核心条件)和加分项,3-5句话,约100字。

使用表格展示任职要求:

类型要求内容
学历与经验【根据JD填写】
专业技术【根据JD填写】
项目经验【根据JD填写】
加分项【根据JD填写】

禁止事项

  • 不得复制粘贴完整JD
  • 不得添加个人分析或评价

【章节四】专业技能与岗位匹配分析

4.1 技能匹配表格

技能类别候选人掌握情况岗位要求匹配程度
【技能1】【候选人简历中的描述】【JD要求】□完全匹配
【技能2】【候选人简历中的描述】【JD要求】□部分匹配
【技能3】【候选人简历中的描述】【JD要求】□不匹配

4.2 分项分析

每个技能类别单独一段分析,使用"► 技能名:"作为段首标记:

► 【技能1】: 【对该技能的匹配程度进行分析,说明候选人掌握情况与岗位要求的差距】

禁止事项

  • 不得推断简历中未提及的技能
  • 不得添加"应熟练掌握"、"可能具备"等推测性表述

【章节五】项目经验与岗位匹配分析

5.1 项目匹配表格

项目名称时间职责角色匹配度关键成果
【项目1】YYYY.MM-YYYY.MM【角色】□高 □中 □低【成果】
【项目2】YYYY.MM-YYYY.MM【角色】□高 □中 □低【成果】
【项目3】YYYY.MM-YYYY.MM【角色】□高 □中 □低【成果】

5.2 分项分析

每个项目单独一段分析,使用"► 项目名:"作为段首标记:

► 【项目1】: 【分析该项目与岗位的匹配程度、候选人的实际贡献、关键成果】

禁止事项

  • 不得基于工作经历"推断"或"合理推测"项目内容
  • 不得添加简历中未提及的项目

【章节六】面试关注要点与参考提问

本章节整合了原"面试准备清单"的所有内容,面试官可直接使用本章节进行面试

6.1 候选人背景速览

项目内容
筛选得分【第一阶段得分】
核心经历【3-5年核心工作经历】
核心技术栈【与岗位相关的核心技术】
关键风险【学历不满足/稳定性风险等】

6.2 核心技术优势(与简历对应)

  • • 【优势1】:【对应项目/经历】
  • • 【优势2】:【对应项目/经历】
  • • 【优势3】:【对应项目/经历】

6.3 专业问题考察

按以下6个维度设计问题,每个维度标注权重:

维度权重题目类型
维度一:专业技术深度25%必考1道 + 追问2道
维度二:项目经验与问题解决20%必考1道 + 追问2道
维度三:软硬件协同能力20%必考1道 + 追问1道
维度四:职业稳定性15%必考2道 + 追问1道
维度五:团队协作与管理10%必考1道 + 追问1道
维度六:文化匹配与价值观10%选考2道

问题格式(每道题):

{n}.【必考/选考】{核心问题}
考察点:{考察要素}    评分:□A □B □C □D
   追问:{追问问题1}
   追问:{追问问题2}

问题设计原则

  • 必考题:针对候选人简历中最核心的经历/技能设计
  • 追问:深挖技术细节、验证真实性
  • 选考题:针对潜在风险点(稳定性、职业规划等)

6.4 风险验证问题

风险点关注原因验证要点判断
【风险1】【为何关注】【如何验证】□通过 □存疑 □不通过
【风险2】【为何关注】【如何验证】□通过 □存疑 □不通过
【风险3】【为何关注】【如何验证】□通过 □存疑 □不通过

6.5 面试结尾参考问题

  1. 您为什么看新机会?最看重什么?
  2. 对岗位最大的顾虑是什么?
  3. 期望薪资和最快入职时间?
  4. 您有什么问题想问我?

排版格式规范

项目要求
报告标题字体:黑体;字号:二号(22pt);居中对齐
章节标题字体:黑体;字号:三号(16pt);左对齐;段前12pt,段后6pt
二级标题字体:黑体;字号:三号(14pt);左对齐
正文字体:方正仿宋_GB2312;字号:三号(16pt)
分析段落字号:14pt;行距:26pt
页边距上下2.54cm、左右3.18cm
行距固定值30磅(必须用Pt(30)包装)
首行缩进0.85cm(正文段落使用)
表格标题行背景色:4472C4(蓝色);白字;居中
表格合并列背景色:D6DCE5(灰色)
对齐表格内容:居中;表格文字:左对齐

关键Bug修复:python-docx中line_spacing = 30(无Pt包装)会导致Word解释为错误单位,造成每页只有一行。必须使用line_spacing = Pt(30)


语言描述要求

  1. 主语统一:全文统一使用"候选人"作为主语
  2. 段落连贯自然:同一主题内紧密相关的内容可以合并但要保证段落连贯自然
  3. 自然流畅:语言表述要像专业人士写的报告,而非AI生成的模板化文本
  4. 禁止机械连接词:不用"因此、所以、首先、其次、最后、综上所述"等机械化词汇,用自然过渡
  5. 信息准确性:所有信息必须基于简历原文,不得添加简历未提及的信息或主观臆断

生成流程

  1. 读取岗位信息:从用户提供的数据源中提取岗位职责和任职要求
  2. 读取简历:使用pdfplumber/pdftotext或python-docx提取简历内容
  3. 建立评估框架:根据岗位JD建立多维度评估体系,评估维度必须对应岗位JD的具体条款
  4. 综合分析:仅基于简历内容与岗位JD进行对比分析
  5. 生成报告:按上述6章节结构生成报告
  6. 应用格式:设置正确的字体、字号、页边距
  7. 保存文件:输出为docx格式

输出文件命名规范

  • {姓名}-匹配度分析报告.docx

示例:王凯-匹配度分析报告.docx


注意事项

  1. 岗位JD对照:所有分析章节必须对照岗位JD的具体要求进行评估
  2. 内容真实性:所有分析内容必须基于简历原文,不得添加简历未提及的信息
  3. 量化指标:尽量提取和呈现可量化的成果(如业绩数字、资源规模、项目数量等)
  4. 客观评价:优势与不足并重,避免过度美化或贬低
  5. 证据支撑:每个评估结论都应有具体的简历证据作为支撑
  6. 仅限简历:本技能仅分析简历,不涉及任何面试信息
  7. 问题设计:问题应紧扣简历内容,具有探查性和区分度
  8. 格式一致性:不同候选人、不同岗位生成的文档必须保持完全相同的格式结构

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