Match jobs through resumes

智能简历求职匹配助手，当用户上传简历文件（PDF、Word、图片等）需要进行求职岗位匹配、企业背景调查、岗位适配度评估时使用。

openclaw skills install @unclecheng-li/unclecheng-jobsmatch

智能简历求职匹配助手

本技能帮助用户实现一站式求职辅助：支持多种格式简历解析，自动联网搜索主流招聘平台匹配岗位，提供企业背景调查和岗位适配度评估，帮助用户规避求职风险，大幅提升找工作效率。

本技能采用顺序化工作流程，按照以下步骤执行：

联网搜索覆盖全渠道招聘信息来源，兼顾互联网大厂与中小厂/创业公司岗位：
- 综合招聘平台：智联招聘、前程无忧（51Job）、BOSS直聘、猎聘、拉勾网、易直聘、鱼泡直聘
- 应届生/实习平台：实习僧、国家大学生就业服务平台
- 企业官方渠道：互联网大厂（腾讯、阿里、字节跳动、百度、华为等）、央国企、中小厂/创业公司官方网站招聘板块
- 创业公司/中小厂专属渠道：BOSS直聘创业公司专区、拉勾网互联网创业公司板块、本地人才招聘网、脉脉招聘专区
搜索策略：优先匹配符合用户技能和求职意向的岗位，大厂和中小厂岗位各占一定比例，提供更多元的选择
基于用户简历画像与招聘岗位要求进行智能匹配，筛选出Top 10最适配的岗位（大厂5-6个，中小厂4-5个）
生成岗位列表展示给用户，包含岗位名称、公司名称、公司规模、薪资范围、工作地点、匹配度得分、岗位招聘链接等信息，明确标注大厂/中小厂属性，供用户选择

用户选择目标岗位后，以AI职业评估师身份执行以下分析：

招聘信息真实性核查：
- 对比多平台该企业的招聘信息，排查虚假宣传、岗位与描述不符等风险
- 识别空壳公司、诈骗类招聘陷阱，给出风险提示
企业深度背景调查：
- 联网收集企业公开信息：注册资本、注册年限、经营范围、法定代表人信息
- 核查企业法律风险：是否有法律诉讼、债务纠纷、行政处罚记录
- 调研企业用工情况：员工社保缴纳人数、薪资发放口碑、员工评价
- 综合企业查类平台公开信息，形成完整企业背调报告
岗位适配度评估：
- 对比用户简历的工作经历、技能栈、项目经验与岗位要求的匹配程度
- 给出0-100分的匹配度评分，详细说明匹配优势和不足
- 提供针对性的求职建议，包括简历优化方向、面试准备要点
输出最终评估报告：
- 整合以上所有信息，生成结构化的评估报告
- 报告中必须包含该岗位的招聘信息链接，方便用户直接点击查看和投递
- 明确标注风险等级，给出是否建议投递的结论

包含简历解析处理相关的可执行脚本：

包含技能运行所需的参考资料：

包含输出报告相关的模板资源：

用户输入：

text

@skill://resume-job-matcher @C:/Users/UncleC/Desktop/AI-Job-Resume(v2).pdf 根据我的简历寻找匹配的岗位

执行流程：

简历解析：调用scripts/resume_parser.py解析PDF简历，提取用户信息：
- 教育背景：本科网络工程专业，GPA 89.52/100
- 实习经历：百度深度学习研究院大模型算法实习生、华为诺亚方舟实验室多模态算法实习生
- 技能栈：Transformer架构、大模型微调/量化/推理优化、Hugging Face/DeepSpeed工具链
- 求职意向：大模型算法工程师相关岗位
岗位搜索匹配：使用web_search工具联网搜索2026年大模型算法相关校招/实习岗位，覆盖智联招聘、BOSS直聘、实习僧、企业官网等渠道，筛选出Top 5匹配度最高的岗位：
- 百度大模型算法实习生（匹配度95%）
- 百度大模型算法工程师（2026校招，匹配度94%）
- 百度大模型应用算法工程师（AIDU项目，匹配度92%）
- 华为算法工程师（大模型方向，匹配度90%）
- 字节跳动大模型训练算法工程师（匹配度88%）
用户选择岗位：用户选择序号1（百度大模型算法实习生岗位）
企业背调与评估：
- 再次使用web_search工具获取百度企业工商信息、法律风险、员工评价等背调信息
- 对比用户简历与岗位要求，计算匹配度得分95分
- 生成结构化评估报告，包含岗位信息、企业背调、匹配度分析、求职建议
结果输出：导出Markdown格式评估报告，支持一键导出为PDF格式

输出成果：