Skills 51mee-resume-match
人岗匹配。触发场景:用户要求匹配简历和职位;用户问这个候选人适合这个职位吗;用户要筛选最匹配的候选人。
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 "$T/skills/51mee-com/51mee-resume-match" ~/.claude/skills/openclaw-skills-51mee-resume-match && rm -rf "$T"
OpenClaw · Install into ~/.openclaw/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.openclaw/skills && cp -r "$T/skills/51mee-com/51mee-resume-match" ~/.openclaw/skills/openclaw-skills-51mee-resume-match && rm -rf "$T"
manifest:
skills/51mee-com/51mee-resume-match/SKILL.mdsource content
人岗匹配技能
功能说明
评估候选人与职位的匹配程度,生成匹配度评分和分维度分析。
API 调用
接口地址:
https://openapi.51mee.com/api/v1/parse/match
请求方式: POST (multipart/form-data)
参数:
: 简历文件(必填)file
: 职位描述文本(必填)jd_text
调用命令:
curl -X POST "https://openapi.51mee.com/api/v1/parse/match" \ -F "file=@候选人简历.pdf" \ -F "jd_text=岗位职责:\n1. 负责系统架构设计\n\n任职要求:\n- 5年以上Java开发经验\n- 熟悉Spring Boot"
返回数据结构
{ "code": 0, "message": "success", "data": { "overall_score": 85, "overall_level": "良好", "star_rating": 4, "dimensions": { "skill_match": { "score": 90, "level": "优秀", "matched_skills": ["Java", "Spring Boot", "MySQL"], "missing_skills": ["Docker", "K8s"], "details": "核心技能完全匹配" }, "experience_match": { "score": 85, "level": "良好", "required_years": 5, "actual_years": 6, "industry_match": true, "details": "经验年限符合要求" }, "education_match": { "score": 95, "level": "优秀", "required": "本科", "actual": "本科", "details": "学历符合要求" }, "salary_match": { "score": 70, "level": "一般", "budget_range": "20K-25K", "expected_range": "25K-30K", "details": "期望薪资略高于预算" } }, "advantages": [ "技术栈高度匹配,Java/Spring/MySQL 都有实战经验", "有大型项目经验,处理过高并发场景", "职业发展路径清晰,稳定性好" ], "gaps": [ "缺少容器化经验(Docker/K8s)", "期望薪资 25K,略高于预算 20K" ], "risks": [ "最近一份工作时间较短(8个月)" ], "interview_suggestions": [ "重点考察高并发项目细节", "了解跳槽原因", "评估容器化技术学习能力" ], "recommendation": { "should_interview": true, "confidence": 85, "reason": "综合素质优秀,技术匹配度高,值得深入沟通" } } }
匹配维度说明
| 维度 | 字段 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 技能匹配 | | 高 | 技术栈是否对口 |
| 经验匹配 | | 高 | 工作年限、行业背景 |
| 学历匹配 | | 中 | 教育背景 |
| 薪资匹配 | | 视情况 | 期望与预算对比 |
评分等级
| 分数 | 等级 | 星级 |
|---|---|---|
| 90-100 | 优秀 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 75-89 | 良好 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 60-74 | 一般 | ⭐⭐⭐ |
| 0-59 | 较差 | ⭐⭐ |
输出模板
## 候选人匹配报告 **候选人**: [姓名] **综合匹配度**: [score]/100 ⭐⭐⭐⭐ ### 分维度评估 | 维度 | 得分 | 评级 | 说明 | |------|------|------|------| | 技能匹配 | [score] | [level] | [details] | | 经验匹配 | [score] | [level] | [details] | | 学历匹配 | [score] | [level] | [details] | | 薪资匹配 | [score] | [level] | [details] | ### 核心优势 ✅ - [advantage1] - [advantage2] ### 需关注 ⚠️ - [gap1] - [gap2] ### 面试建议 - [suggestion1] - [suggestion2] ### 推荐 **[建议/不建议]面试** - [reason]
批量筛选流程
当用户要筛选多个候选人时:
- 定义岗位要求 - 收集完整的职位描述
- 逐个匹配 - 对每个候选人调用匹配接口
- 对比排序 - 按
排序overall_score - 输出报告 - 生成排名对比表
注意事项
- 必须同时提供简历文件和职位描述
- 职位描述越详细,匹配越准确
- 先检查返回的
字段code - 匹配结果是 AI 分析,最终决策需人工判断