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tobby168/resume-pipeline

在客製化履歷完成或修改後,或是被要求針對職缺描述(JD)評分/審查履歷時使用。它會平行啟動三位匿名評審員(招募人員、資深工程師、招聘經理),並彙整出漏斗式的最終結果。

resume-pipeline 是什麼?

此技能旨在確保履歷在視為完成前,必須通過一個獨立的三關漏斗式評分流程,並記錄評分卡。這三關模擬真實招聘決策鏈:招募人員 → 資深工程師 → 招聘經理,每位評審員均使用不同的評分標準。為避免認知偏誤(定錨效應),每位評審員的子代理都在全新的上下文中獨立運作,僅依據職缺描述、履歷文字及其專屬評分規則進行判斷。最終判決採用最差的關卡等級,並標記最早失敗的關卡(例如「NO@recruiter」),而非平均分數,因為平均往往會掩蓋早期的致命缺陷。此技能支援讀取 config/scoring_panel.yaml 設定檔,並可處理 .docx 格式的履歷文件,最後會將結構化的評分卡(包含分數、一致性分析、可修正及固有的缺點)寫入應用程式記錄中。它強調應根據履歷的「說服力」而非「真實性」進行評分,且絕對禁止編造經歷;對於發現的缺失,只能忠實記錄,不能透過改寫來虛構內容。

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說明文件

履歷評分(三道關卡漏斗)

一份履歷必須通過獨立的三道關卡漏斗並記錄評分卡,才算完成。 關卡流程比照招聘流程:招募專員 → 資深工程師 → hiring manager。每個關卡代表不同視角, 只評斷其能感知的內容。所有角色、評分標準、權重與門檻皆位於 config/scoring_panel.yaml — 請逐字使用,勿在此處寫死。

原則

  • 每次從頭開始。 每個關卡使用一個子 agent,且每次都在全新的上下文:它從未見過這位候選人, 僅透過履歷初次接觸。只給予 JD、履歷文字,以及該關卡自己的 read_mode/評分標準。 絕對不要傳遞我們的分析、決策備註或先前的分數(避免錨定效應)。
  • 不同視角,不同評分標準。 不要讓三個關卡共用同一套評分標準。
  • 不取平均。 最終結果是最差的等級,標記於最早失敗的關卡; 追蹤編號為所有關卡分數中的最小值。招募專員的 65 分加上 hiring manager 的 82 分, 平均後看似舒適的 73.5 分 — 但履歷在第一關就已淘汰,hiring manager 根本看不到。
  • 評斷可讀性,而非真實性。 審閱者初次見到陌生人的履歷時,沒有真實資訊可對照, 因此評分的是文件的說服力 — 誇大的陳述只會顯得不夠說服。真實性屬於作者的責任: 這就是為何此 repo 從不虛構經歷(參見建置技能)。
  • 評分實際文件。 從建置好的 .docx 中提取一次文字,確認非空,然後直接內聯傳遞給三個關卡 (若給予空白內容,關卡會產生幻覺並評出垃圾分數)。
  • 發現不等於編輯。 根據發現採取行動時,絕對不能虛構。JD 中的關鍵字需要有實際經驗的支持; 否則就是誠實的落差。

流程

  1. 載入 config/scoring_panel.yaml。
  2. 收集輸入:JD(來自記錄)、提取的履歷文字,確認其為一頁。
  3. 在同一個訊息中(平行) 分派三個關卡,每個關卡從 reviewer-prompt-template.md 建立。
  4. 彙整:根據各關卡的 pass / borderline 評定等級;最終結果 = 最早關卡的最差等級 (NO@recruiter、BORDERLINE@hiring_manager 或 PASS);追蹤編號 = min(gate totals); 共識 = 至少有 2 個關卡獨立標記的項目;將每項扣分分類為可修正 vs 本質。
  5. 在申請記錄中寫入 ## Scorecard 區段(格式如下),並在其日誌中寫入一行。

評分卡格式

## Scorecard — YYYY-MM-DD  (resume: <output>.pdf)
**Funnel: Recruiter ✅ NN → Staff ⚠️ NN → HM ❌ NN → NO@hiring_manager**
**Weakest gate: NN/100**

| Gate | Score | Sub-scores | Verdict |
|---|---|---|---|
| Recruiter | NN/100 | stack NN/45, seniority NN/30, scan NN/25 | ✅ |
| Staff eng | NN/100 | tech NN/35, projects NN/30, jd NN/35 | ⚠️ |
| HM        | NN/100 | job NN/65, level NN/35 | ❌ |

**Probe list (staff):** 1) … 2) … 3) …      **Risk memo (HM):** …
**Consensus (>=2 gates):** …
**Deductions:** fixable: … · inherent (interview narrative): …
**Ranked next edits:** 1) … 2) … 3) …

常見錯誤

  • 用我們自己的分析或先前的分數錨定關卡。
  • 將三個分數平均。
  • 要求審閱者評分真實性(它只能評分說服力)。
  • 讓關卡因申請表單中另行列出的項目扣分(參見 config 中的 out_of_scope)。
  • 將本質落差視為可透過改寫修正。
  • 透過虛構來提高分數。

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