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Agent Skill · 效率

resume-screening(简历筛选)

resume-screening 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

resume-screening 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 2,896。

总安装 21,092周安装 906GitHub Stars 公开资料未说明下载 7,393核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:resume-screening(简历筛选)
来源仓库:https://github.com/yuyang-rgb094/resume-screening
安装命令:
openclaw skills install resume-screening
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install resume-screening

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

专业的简历筛选与评估技巧,“先硬后软,先筛后读”的漏斗式流程,从基础匹配度、能力匹配度、动机稳定性匹配度三个维度对简历进行筛选评估,筛选出最合适且符合最真实的候选人。使用场景:(1)招聘时全面筛选简历池,(2)单项候选人问卷深度评估,(3)生成面试推荐名单与评估意见。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install resume-screening;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

resume-screening 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install resume-screening。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

resume-screening 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

resume-screening 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

resume-screening 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

resume-screening 用的人多吗?

公开数据是累计安装 21,092 次,近一周安装 906 次,下载 7,393 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

resume-screening 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
resume-screening

简历筛选 · 本页

21,092—权限未标注MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
resume-screening
description
专业的简历筛选与评估技能,按照"先硬后软,先筛后读"的漏斗式流程,从基础匹配度、能力匹配度、动机稳定匹配度三个维度对候选人简历进行量化评估,筛选出最合适且最真实的候选人。使用场景:(1) 招聘时批量筛选简历池,(2) 单个候选人简历深度评估,(3) 生成面试推荐名单与评估意见。

简历筛选技能

核心原则

不追求找到"完美的人",而是找到"最合适且最真实的人"。核心围绕三个匹配度评估:

  1. 基础匹配度:硬性门槛(学历、专业、工作经验年限、必备技能)
  2. 能力匹配度:岗位所需的核心胜任力
  3. 动机与稳定匹配度:职业规划与公司节奏的一致性

筛选流程(漏斗式)

Step 1: 初筛(关键词过滤)

目标:快速剔除完全不达标的简历 操作要点:

  1. 先提取职位说明书中的"任职资格"作为关键词清单
  2. 快速扫描核心信息:

- 教育背景:学历、专业是否符合底线要求 - 工作/实习经历:是否有对标企业/行业/职能经验 - 技能/证书:是否具备必备技能和相关证书

  1. 一票否决项:

- 硬性条件完全不达标 - 每份工作干不到1年就频繁跳槽 - 简历存在明显造假(时间线重叠/断档无解释、关键信息矛盾)

Step 2: 复筛(行为事件法验证)

目标:判断能力的真实性和深度 操作要点:

  1. 重点看项目/业绩描述:

- 看数据:是否量化?"提高了效率" vs "主导流程优化,使部门效率提升20%",后者得分高 - 看角色:是"参与"还是"负责"?是"协助"还是"主导"?后者含金量更高 - 看深度:是否描述了遇到的困难和解决方案,体现独立思考和解决问题的能力

  1. 使用STAR法则验证:

- S(背景):项目背景是什么? - T(任务):承担的具体任务是什么? - A(行动):采取了哪些具体行动? - R(结果):取得了什么可量化的结果?

  1. 重点关注:

- 是否有独立观点和判断,还是只描述职责 - 是否有一手调研/独立完成的成果(如行业报告、GitHub、论文、Blog等) - 是否体现了主动挖掘资源/机会的能力

Step 3: 精筛(匹配度打分与横向对比)

目标:选出Top候选人进入面试 打分规则(总分100分):

维度权重评估标准
硬性条件30%学历/专业(10分):符合底线要求得基础分,学校/专业匹配度越高得分越高<br>工作年限(10分):年限匹配职级,刚达标得8分,完美匹配得10分,过度资深(overqualified)得5分<br>技能/证书(10分):具备必备技能得基础分,有加分证书/技能得高分
岗位核心能力50%关键词匹配度(10分):简历中出现岗位描述核心动词/专业术语的数量<br>经验相关性(15分):同行业/同职能经验得高分,竞对公司出身额外加分<br>项目/业绩真实性与深度(25分):量化描述、主导角色、有独立判断和可验证结果得高分
职业素养与发展潜力20%稳定性(8分):跳槽频率合理得高分,过于频繁或过于停滞得低分<br>简历逻辑与细节(6分):排版清晰、无错误、时间线连贯得高分<br>求职动机预判(6分):离职原因理性、职业规划与公司发展一致得高分

输出结果

1. 推荐面试名单(Top 10%)

附上详细评估意见,格式:

【推荐面试】候选人XXX - 背景:XX学校XX专业,X年XX行业XX岗位经验 - 优势:[核心亮点,如"独立挖掘并完成3个芯片项目投资,1个已成为独角兽"] - 待考察:[面试重点,如"重点考察其对国产替代细分赛道的看法"] - 综合得分:XX分

2. 待定池(中间20%)

说明理由和备选方向,格式:

【待定】候选人XXX - 背景:XX学校XX专业,X年XX行业XX岗位经验 - 理由:[如"背景优秀但缺乏产业认知和投资实战"] - 建议:[如"可作为分析员岗位备选,如果基金愿意培养新人"]

3. 淘汰库(70%)

简要说明淘汰原因:

【淘汰】候选人XXX:[原因,如"一直投消费方向,与硬科技招聘需求不匹配,且无相关行研材料"]

使用示例

招聘岗位:硬科技方向(半导体/新能源)投资经理

初筛关键词清单:
  • 教育背景:清北复交/C9/常青藤,数学/物理/计算机/自动化等硬核理工科专业
  • 工作经历:顶级投行(高盛/大摩/中信/中金等)、知名VC/PE(红杉/高瓴/IDG/深创投等)、产业战投(华为哈勃/小米产投等)、产业大厂研发/产品经验
  • 加分项:附独立撰写的行业研究报告/GitHub/ArXiv/Blog
高质量简历特征:
"在某碳化硅衬底项目投资中,我主导了技术尽职调查。针对市场对'产能过剩'的普遍担忧,我通过访谈20家下游客户和5位行业专家,发现高端车规级衬底仍严重依赖进口,国产替代空间巨大。基于此,我构建了区别于市场共识的估值模型,说服投委会以低于预期估值进入。目前该项目已获得后续轮融资,估值提升50%。" ✅ 包含挑战共识、一手调研、独立判断、结果验证,直接打高分
低质量简历特征:
"参与某半导体设备公司的投资,负责财务尽调和市场分析,协助完成投资建议书。" ❌ 全是职责描述,没有观点和独立判断,给低分

平台分布

OpenClaw

82.69%
按下载量换算6,113

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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