cv-scorer

CV Scorer 是一个候选人简历评估技能，核心用途是衡量一份候选人的 CV 与特定职位描述（JD）之间的匹配程度，并给出 100 分制的结构化评分，适合用于招聘初筛、排序和筛选候选人。

主要能力：

将 CV 与 JD 进行匹配打分，总分 100 分。
支持一次处理一份或多份简历。
支持 PDF 简历文本提取（通过 /pdf 技能），可处理多页文档和格式化排版。
可批量评分并输出由高到低的排名汇总。

使用方式：使用该技能需要两类输入：

职位描述（JD）：包含招聘要求、任职资格和岗位职责。若用户未提供，技能会主动索取；若 JD 已在上下文中（例如项目目录或云端文件），则直接读取。
CV：一份或多份候选人简历，支持 markdown、文本或 PDF 格式。

评分流程分为几步：第一步，确认输入，获取 JD 与 CV。第二步，解析 JD，提取必备技能与加分技能、经验要求（年限、资历层级、领域）、学历要求，以及语言、证书、出差等特殊要求。第三步，依据评分标准（references/scoring-rubric.md）对每份 CV 打分，共 5 个维度：JD 匹配度（权重 ×3，最高 30 分）、工作经验（×2.5，最高 25 分）、项目与影响（×1.5，最高 15 分）、教育背景（×1.5，最高 15 分）、简历质量（×1.5，最高 15 分），合计 100 分。第四步，按指定输出格式（references/output-format.md）为每份 CV 输出 JSON。第五步，批量处理：当评估多份 CV 时，每份简历独立评分，评分过程中不做交叉比较（可安全并行）；全部评分完成后，生成从高到低的排名汇总，采用批量汇总输出格式。

推荐阈值：

推荐（≥ 70 分）：邀约面试。
也许（50–69 分）：候选人池不足时可考虑。
淘汰（< 50 分）：不合适。

适用场景：适用于招聘场景中的简历评估、打分、排序和初筛，尤其是需要批量处理多位候选人的情况。

评分原则与限制：

客观：基于简历中的事实评分，避免过度推断。
公平：对所有候选人一致采用同一标准。
红旗信号识别：关注重复内容、夸大的指标、无法解释的职业空档、矛盾信息。
输出语言：与用户使用的语言保持一致。
无偏见：不基于年龄、性别、族裔等与工作无关的个人因素进行评价。

资料中未说明该技能的收费、价格、具体平台依赖或更细化的打分计算细节，这些信息暂未提供。

技能介绍