Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

resume-screening-ai(简历筛选 AI)

resume-screening-ai 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-ai 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 20,656。

总安装 1,344周安装 56GitHub Stars 公开资料未说明下载 448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-ai(简历筛选 AI)
来源仓库:https://github.com/qiuxin-bit/resume-screening-ai
安装命令:
openclaw skills install resume-screening-ai
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-ai

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。

实习生简历筛选与岗位匹配评估。用于HR招聘场景,当用户需要筛选候选人简历、评估简历与岗位JD匹配度、分析候选人基本信息/实习经历/技能是否符合要求时使用。支持PDF简历解析,输出结构化的筛选结论。

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-ai;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

resume-screening-ai 怎么安装?

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

resume-screening-ai 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-ai 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

resume-screening-ai 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-ai 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,344 次,近一周安装 56 次,下载 448 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-ai 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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-ai

简历筛选 AI · 本页

1,344—只读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
实习生简历筛选与岗位匹配评估。用于HR招聘场景,当用户需要筛选候选人简历、评估简历与岗位JD匹配度、分析候选人基本信息/实习经历/技能是否符合要求时使用。支持PDF简历解析,输出结构化的筛选结论。

简历筛选技能

用于HR招聘实习生时的简历筛选与岗位匹配评估。

工作流程

第一步:收集信息

  1. 请HR提供岗位JD(包含岗位要求和岗位职责)
  2. 请HR提供候选人简历(PDF格式)

第二步:简历解析

使用 markdown-converter Skill 将PDF简历转换为Markdown文本:

将 [简历.pdf] 转换为markdown格式

第三步:信息提取与确认

从简历中提取并确认以下信息:

3.1 基本信息确认
  • 学历:学校、专业、学历层次(本科/硕士/博士)
  • 毕业时间:预计毕业年月
  • 到岗时间:可入职时间
  • 实习时长:可实习的月数
  • 出勤周期:每周可出勤天数
3.2 实习经历确认
  • 过往实习公司名称
  • 实习岗位/职位
  • 实习时间跨度
  • 核心工作内容
  • 匹配度评估:与应聘岗位的相似程度
3.3 技能确认
  • 专业技能(编程语言、工具软件等)
  • 语言能力
  • 证书资质
  • 其他相关技能

第四步:岗位匹配评估

对照岗位JD,评估以下维度:

评估维度权重评估标准
基本条件20%学历、毕业时间、实习时长、出勤是否符合硬性要求
实习经历35%是否有相关领域实习经验,经验深度如何
技能匹配30%掌握的技能是否符合岗位需求
综合素质15%项目经历、获奖情况、自我评价等

第五步:输出筛选结论

输出格式如下:

## 简历筛选报告

### 候选人信息
- **姓名**:XXX
- **学校/专业**:XXX大学 XXX专业
- **学历**:本科/硕士
- **毕业时间**:20XX年X月
- **到岗时间**:20XX年X月
- **实习时长**:X个月
- **出勤周期**:每周X天

### 基本信息评估
- 学历:✅ 符合 / ❌ 不符合(原因)
- 毕业时间:✅ 符合 / ❌ 不符合(原因)
- 到岗时间:✅ 符合 / ❌ 不符合(原因)
- 实习时长:✅ 符合 / ❌ 不符合(原因)
- 出勤周期:✅ 符合 / ❌ 不符合(原因)

### 实习经历评估
- 相关实习经历:[列出相关经历]
- 匹配度评分:X/10
- 评估说明:[具体说明]

### 技能评估
- 核心技能:[列出相关技能]
- 技能匹配度:X/10
- 评估说明:[具体说明]

### 综合评估
| 维度 | 得分 | 说明 |
|-----|------|-----|
| 基本条件 | X/10 | |
| 实习经历 | X/10 | |
| 技能匹配 | X/10 | |
| 综合素质 | X/10 | |
| **总分** | **X/10** | |

### 关键结论
[一句话总结候选人是否适合该岗位]

### 推荐意见
- ⭐ **强烈推荐** - 非常匹配,建议优先安排面试
- ✅ **推荐** - 基本匹配,可以安排面试
- ⚠️ **待定** - 部分匹配,可作为备选
- ❌ **不推荐** - 不匹配,建议婉拒

注意事项

  1. 硬性条件优先:如果基本条件(学历、实习时长、出勤)不符合JD硬性要求,直接标记为"不推荐"
  2. 经历相关性:重点关注实习经历与应聘岗位的相关性,而非数量
  3. 技能真实性:注意技能描述是否具体、可验证
  4. 客观公正:基于简历内容客观评估,避免主观臆断

参考资料

平台分布

OpenClaw

87.2%
按下载量换算391

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。

继续浏览同类 Skills