belonging-check 是做什么的？
基于证据的职位广告审核作为Claude技能——措辞信号谁属于该岗位。
概述
此技能利用语言学和招聘领域的研究证据，自动分析职位广告中的措辞，以识别可能影响不同群体归属感的信号。它帮助用户确保招聘语言更具包容性，减少无意识偏见。
使用方法
在 Claude 中与技能交互时，提供要审核的职位描述文本。技能将返回分析结果，包括：
- 潜在的排他性语言示例
- 基于证据的改进建议
- 包容性替代措辞方案
支持平台
- 任何支持 Claude 技能的环境（如 Claude 桌面应用、Claude API 等）
工作原理
- 接收用户提供的职位描述
- 根据已知的研究模型（如性别编码词汇、行业偏见等）进行文本分析
- 生成详细报告，标记问题区域并提供修复建议
- 以结构化格式返回结果，便于用户实施更改
示例
输入：
我们正在寻找一位“强悍的”后端工程师，他必须能够在高压环境下“主宰”项目。
输出：
- 检测到性别编码词汇（“强悍的”、“主宰”）——这些词汇可能对女性申请者产生排斥
- 建议替换为中性术语，如“有韧性的”、“领导项目”
- 推荐使用包容性语言，增加多样性吸引力
注意事项
- 此技能基于现有研究，但不能保证完全消除偏见。
- 始终建议结合人类判断进行最终审核。
- 定期更新以反映最新的学术发现。
贡献
欢迎通过 GitHub 提交拉取请求和问题报告。确保所有更改都支持基于证据的方法。