用途：分析职位描述（JD），提取关键信息、技能要求与资格条件，识别核心技能、软技能和经验要求，用于简历匹配、面试准备与技能差距分析。当用户提供 JD 文本或添加公司信息时自动触发。
主要能力：可结构化分析基本信息（职位名称与级别、团队、地点、职位类型）、技能（编程语言、框架库、工具平台，区分必需与优先）、系统设计（分布式系统、微服务、数据库设计、可扩展性、性能优化）、领域知识、软技能、资格要求（教育、经验年限、认证）、职责范围与加分项。支持技能匹配：对比用户基础简历 data/resume/base.json，输出 matched_skills、partial_match_skills、missing_skills，并生成补技能、突出经验、面试重点与简历优化建议。提供技能提取模式（如 Proficiency in X、Experience with X 等）、经验级别判断（Entry 0-2 年、Mid 2-5 年、Senior 5+ 年、Staff/Principal 8+ 年）、权重计算（必需 2.0、优先 1.0、加分 0.5）与匹配度公式。Phase 2 新增公司文化分析、薪资范围检测与地区调整、增强技能提取（AI/ML、云平台、数据技能）、多语言 JD 支持与跨语言技能映射、智能技能分组与依赖分析、隐含技能推断、市场需求分析与完整 JD 分析报告输出。
使用方式：由技能在满足触发条件时自动执行；分析结果可更新到 data/companies/{company}.json 的 job_descriptions 部分，包含 structured_analysis 与 skill_match_analysis 等结构化字段。
适用场景：添加新公司时自动提取技能并保存；简历优化前提供关键技能与优先级；面试准备时生成技术主题清单与需深入研究领域。
限制：资料未提供具体安装命令、收费与价格信息；匹配度评分依赖用户已提供的基础简历数据，结果准确性受 JD 文本完整度影响，置信度分高、中、低三档。