用途：该技能是 AI Recruiter Team 的 PDF 报告引擎，通过 /recruit report-pdf 触发（也响应“generate PDF”“create recruiting report”“compile findings”等指令），扫描当前工作目录下的 RECRUIT-*.md 文件，提取分数与结构化数据，生成排版专业的客户级 PDF 招聘报告。
主要能力：识别多种源文件，包括 RECRUIT-ANALYSIS-（主数据源，优先级最高）、RECRUIT-JOB-、RECRUIT-SCREEN-、RECRUIT-INTERVIEW-、RECRUIT-SALARY-、RECRUIT-OFFER-、RECRUIT-EMPLOYER-、RECRUIT-ONBOARD- 和 RECRUIT-PIPELINE.md。解析标题分数、子分数、Markdown 表格、要点发现与建议，并汇总为结构化 JSON（含角色、公司、日期、总分、分类得分、执行摘要等）。随后由 Python 脚本生成多页 PDF。
PDF 结构：封面页（Hiring Readiness Report 标题、角色/公司、0-100 分彩色评分仪表、等级与信号、生成日期）、评分仪表盘（5 类得分条形图与权重表）、执行摘要、职位描述分析（ATS 关键词、包容性标记、必需与加分项审计、改写建议）、候选人管道摘要（漏斗图、候选人表、风险标记）、面试框架、薪酬基准、Offer 详情、雇主品牌评估、90 天行动计划，以及 30/60/90 入职计划。
使用方式：先执行 ls RECRUIT-.md 2>/dev/null 查找源文件，再提取数据保存为临时 recruit-data.json，然后运行：python3 ~/.claude/skills/recruit/scripts/generate_recruit_pdf.py recruit-data.json RECRUIT-REPORT.pdf。无源文件时可用 --demo 标志生成示例 PDF：python3 ~/.claude/skills/recruit/scripts/generate_recruit_pdf.py --demo。生成后确认文件存在并报告大小与页数，可选用 open RECRUIT-REPORT.pdf 打开，最后清理临时 recruit-data.json（不删除源 RECRUIT-.md 文件）。
规则与限制：必须先检查源文件，避免生成空 PDF；源文件绝不删除；生成后需校验 PDF（文件大于 50KB、能正常打开）；至少 6 页，目标 9-10 页；分数按颜色标注（70+ 绿色、55-69 橙色、低于 55 红色）；若 reportlab 未安装需提示 pip install reportlab；若 Markdown 格式异常则该部分标注“Data not available”；生成失败则记录错误并保存 data.json 以便调试。声明：仅用于教育/研究目的，发送给客户前务必人工审阅。数据缺失处暂未提供。