用途：批量处理包含招聘信息的 markdown 文档，自动识别其中的图片（含在线图片链接），提取关键信息，按用户条件筛选，最终生成结构化总结报告。
主要能力：文件路径识别与扫描、自适应分批处理、图片链接识别、在线图片下载、图片识别与 OCR、文本理解与信息整合、关键信息提取（职位名称、公司名称、薪资待遇、截止时间、发布时间、企业性质、工作地点、学历要求、工作经验、岗位职责、任职要求等）、条件匹配筛选、进度跟踪、完整性验证与报告生成。
使用方式：用户提供招聘 markdown 文档（单个文件或文件夹）及筛选条件即可触发。流程分为三阶段：一是文件扫描与规划，判断单个文件或扫描文件夹内 .md/.markdown 文件，文档数不超过 10 个则一次性处理，超过 10 个则每批 10 个分批处理；二是分批逐个处理文档，识别图片语法并区分本地与在线图片，在线图片调用命令 python /workspace/projects/recruitment-processor/scripts/download_image.py --image-url <URL> --output-dir ./downloaded_images 下载后识别，整合文本与图片提取信息，单个文件失败不影响其他文件；三是条件筛选、完整性验证并输出 markdown 报告，文件名格式为 招聘信息总结_YYYYMMDD_HHMMSS.md。图片脚本依赖 requests 库，版本不低于 2.28.0。
适用场景：需要从大量招聘文档中批量提取并筛选岗位信息，如按薪资范围、企业性质、工作地点、学历、经验、职位类型等条件汇总。
限制：信息未明确提及须标注“未提及”，不做主观推断；条件需严格全部满足；时间统一为 YYYY-MM-DD 格式；具体价格、平台与效果等资料未提供。