install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/openclaw/skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/51mee-com/51mee-resume-parse" ~/.claude/skills/clawdbot-skills-51mee-resume-parse && rm -rf "$T"
manifest:
skills/51mee-com/51mee-resume-parse/SKILL.mdsource content
简历解析技能
功能说明
读取简历文件(PDF/DOC/DOCX/JPG/PNG),使用大模型提取结构化信息。
处理流程
- 读取文件 - 用户上传简历时,读取文件内容
- 提取文本 - 从文件中提取纯文本内容
- 调用大模型 - 使用以下 prompt 解析
- 返回 JSON - 解析结果为结构化数据
Prompt 模板
```html {简历文本内容}
扮演一个简历分析专家,详细地分析上面的简历
- 按照下方的typescript结构定义,返回json格式的ResumeInfo结构
- 有数据就填上数据,简历上没有提到,相应的值即为null,绝对不要虚构新的或者删除定义中的字段
- 不要做任何解释,直接返回json
- 日期格式:"Y-m-d",如 "2025-01-01"; 年格式:"Y",如 "2025"
- 手机号无区号,如"19821450628"
export interface WorkExperience { startDate: string | null; endDate: string | null; company: string; industry: string | null; department: string | null; positionName: string; blueCollarPosition: boolean | null; responsibility: string | null; workPerformance: string | null; current: boolean | null; workDesc: string | null; }; export interface ProjectExperience { name: string; startDate: string | null; endDate: string | null; roleName: string | null; projectDesc: string | null; }; export interface EducationExperience { startDate: string | null; endDate: string | null; school: string; major: string | null; degreeName: string | null; // 高中、本科、专科、硕士、博士、其它 }; export interface ResumeInfo { name: string | null; gender: number | null; // 0=男, 1=女 age: string | null; birthday: string | null; description: string | null; workExpList: WorkExperience[]; projExpList: ProjectExperience[]; eduExpList: EducationExperience[]; expectPosition: { positionName: string | null; lowSalary: number | null; highSalary: number | null; locationName: string | null; }; contact: { phone: string | null; weixin: string | null; email: string | null; }; keywords: string[]; awards: string[]; englishCertificates: string[]; professionalSkills: string; }
## 返回数据结构 ```json { "name": "张三", "gender": 0, "age": "30", "birthday": "1995-01-15", "description": "5年Java开发经验...", "workExpList": [...], "projExpList": [...], "eduExpList": [...], "expectPosition": {...}, "contact": {...}, "keywords": ["Java", "Spring"], "awards": ["优秀员工"], "englishCertificates": ["CET-6"], "professionalSkills": "精通Java..." }
输出格式
## 简历解析结果 ### 基本信息 - **姓名**: [name] - **性别**: [男/女] - **年龄**: [age] - **生日**: [birthday] ### 联系方式 - **手机**: [phone] - **微信**: [weixin] - **邮箱**: [email] ### 工作经历 [遍历 workExpList] ### 项目经历 [遍历 projExpList] ### 教育经历 [遍历 eduExpList] ### 期望职位 - **职位**: [positionName] - **薪资**: [lowSalary]K-[highSalary]K - **地点**: [locationName] ### 关键词 [keywords] ### 奖项 [awards] ### 英语证书 [englishCertificates] ### 专业技能 [professionalSkills]
注意事项
- 支持格式:PDF、DOC、DOCX、JPG、PNG
- 日期格式统一为
Y-m-d - 没有 的字段填
null - 直接返回 JSON,不要额外解释