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Applicant Screening Zh

面向HR与招聘负责人的简历初筛工具:把岗位的必须条件与加分项逐项对照候选人简历,给出加权得分、综合评分、排名与面试优先级建议,并提示需在面试中确认的疑点,支持批量校招/社招简历评估。

olina1ye
olina1ye
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最近更新 2026-05-15 19:31:49
分类:数据依赖:读写文件 / 内部调用大模型应用场景:报告撰写 / 推荐

安装技能

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Metadata
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applicant-screening-zh
description
简历筛选 / 招聘筛选 / 候选人评估 / resume screening / applicant screening。HR招聘经理、人力资源专员、猎头顾问的核心筛选工具,快速对标岗位要求进行结构化打分与排名。支持批量处理校招/社招/猎头推荐,设定必要条件与加分项,自动生成候选人对比表与面试优先级。场景覆盖:简历初筛、人才盘点、岗位匹配度分析、候选人评分、面试邀约排序。用户常搜:怎样快速筛选简历、批量评估候选人、简历打分排名、招聘初筛工具、人才评估系统、候选人对比、校招筛选、面试优先级。
tags
["简历筛选","招聘筛选","候选人评估","resume screening","applicant screening","HR工具","人力资源","批量筛选","岗位匹配","人才评估"]

简历筛选与候选人评分

帮助HR及招聘负责人快速将候选人简历与岗位要求进行结构化比对,输出评分、排名及建议,提升招聘效率。

Tools Required

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  • analyze_document_structure

Usage

  • "帮我筛选这5份简历,岗位是Java后端开发,要求5年以上经验、熟悉Spring Cloud"
  • "对比这批候选人和我们的产品经理岗位要求,给出匹配度评分和面试优先级"
  • "这份简历符合我们高级数据分析师的招聘标准吗?请逐项对照评估"

Examples

输入: 岗位要求:3年以上Python开发经验(必须)、熟悉机器学习框架(加分)、本科及以上学历(必须) 候选人简历:张三,本科计算机,4年Python经验,有TensorFlow项目经历

输出:

候选人评估报告:张三 × 数据开发工程师

要求项 权重 候选人情况 得分
Python经验(≥3年) 40% 4年 ✅ 40/40
机器学习框架 30% TensorFlow项目经历 ✅ 27/30
本科及以上学历 20% 本科计算机 ✅ 20/20
其他加分项 10% 暂无 0/10

综合得分:87/100 建议:优先安排技术面试 关注点:机器学习为项目经历,建议面试中确认深度