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resume-evaluation-report简历评估报告

Agent Skill

resume-evaluation-report 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。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。

总安装

6,569

周安装

271

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,146
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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-evaluation-report(简历评估报告)
来源仓库:https://github.com/kongkong827/resume-evaluation-report
安装命令:
openclaw skills install resume-evaluation-report
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-evaluation-report

简介

根据HR专业视角生成结构化简历评估报告。当用户需要评估候选人简历、分析候选人优劣势、识别招聘风险、或为后续面试准备问题时使用此技能。触发场景:用户发来简历文件(PDF/DOCX/图片)并要求评估;用户说"帮我看看这个候选人"、"评估一下这个人"、"分析一下这份简历"、"面试可以问什么"、"这个人的优劣势"等。

SKILL.md

name
resume-evaluator
description
根据HR专业视角生成结构化简历评估报告。当用户需要评估候选人简历、分析候选人优劣势、识别招聘风险、或为后续面试准备问题时使用此技能。触发场景:用户发来简历文件(PDF/DOCX/图片)并要求评估;用户说"帮我看看这个候选人"、"评估一下这个人"、"分析一下这份简历"、"面试可以问什么"、"这个人的优劣势"等。

简历评估报告

触发条件

用户发送简历文件并要求评估,或明确要求对候选人进行分析。

工作流程

  1. 提取简历内容:根据文件格式选择合适的提取方式(PDF用PyPDF2,DOCX用python-docx,图片用图片识别)
  2. 分析候选人:基于简历内容进行全方位分析
  3. 生成评估报告:严格按照下方报告模板输出

报告模板(必须严格遵循)

整体结构

报告必须包含以下五个部分,按顺序排列:

  1. 总体建议 — 综合评级表格+核心判断+具体行动建议
  2. 基础画像 — 候选人基本信息表格
  3. 核心优势 — 逐条列出优势,每条含标题+解释
  4. 潜在风险 — 逐条列出风险,每条含标题+具体说明+面试中需要验证的点
  5. 后续面试建议问题 — 按维度分组,每个问题含问题本身+考察目的

各部分详细格式


一、总体建议

必须包含:

1. 综合评级行

在评级表格前,输出一行:

综合评级:⭐⭐⭐(3/5)— [一句话总结]
通过与否:[通过/待定/不通过]
  • 评级等级和通过与否建议:

- 5星 → 通过 - 4星 → 通过 - 3星 → 待定(需面试验证) - 2星 → 不通过 / 有特殊亮点可考虑 - 1星 → 不通过

2. 综合评级表格

| 维度 | 评价 |
|------|------|
| [维度1] | ★★★★★ [一句话评价] |
| [维度2] | ★★★★☆ [一句话评价] |
| ... | ... |
  • 评价维度通常包括:专业能力、行业经验、业绩质量、稳定性、管理能力、成长潜力等(根据岗位和候选人调整)
  • 星级为1-5星(★★★★★),用☆表示未满
  • 一句话评价要简明、有判断

3. 核心判断段落

用"核心判断:"开头,2-4句话:

  • 总结候选人的核心卖点和最大顾虑
  • 给出匹配度的判断(适合什么阶段/类型的公司)
  • 指出面试中最需要验证的点
  • 如有必要,补充背调建议

二、基础画像

用表格展示,必须包含以下字段(根据简历实际情况增减):

| 维度 | 信息 |
|------|------|
| 工作年限 | 具体年限(起始年月) |
| 当前职级 | 职位名称(入职时间,在职时长) |
| 学历 | 学校+学历+专业(如有特殊注明,如在职本科/专升本/成人教育等) |
| 行业聚焦 | 所在行业或领域 |
| 核心专长 | 2-4个核心能力关键词 |

如果候选人工作履历中有明显的时间线(如频繁跳槽),在基础画像后补充一张工作履历表格:

| 公司 | 时间 | 时长 |
|------|------|------|
| XX公司 | YYYY.MM-YYYY.MM | ~N个月/年 |

三、核心优势 ✅

  • 使用编号列表,每个优势一个条目
  • 每个条目格式:N. [优势标题] + 一段解释
  • 标题要具体、有判断力(如"包材开发能力是真正壁垒",不要泛泛说"沟通能力强")
  • 解释要结合简历中的具体事实,引用简历中的细节作为论据
  • 通常列出4-8条优势,根据候选人实际情况决定,宁缺毋滥
  • 优势必须是简历中有事实支撑的,不要凭空推断

四、潜在风险 ⚠️

  • 使用编号列表,每个风险一个条目
  • 每个条目格式:N. [风险标题] + 具体分析
  • 对每个风险,需要指出在后续面试中需要验证的具体问题(用要点列表或引号格式呈现面试问题)
  • 常见风险维度(不限于此,根据实际情况选择):

- 稳定性(跳槽频率、在职时长) - 背景/履历疑点(前公司声誉、岗位真实性) - 管理能力(是否真的带过人、带了多少) - 学历/资质 - 职业天花板(多年未晋升、视野局限) - 业绩真实性(描述偏动作、缺结果数据) - 简历质量(同质化描述、过度包装)

  • 风险描述要客观,避免主观判断,用事实说话

五、后续面试建议问题

  • 按考察维度分组,每组用 emoji + 维度名称作为小标题
  • 常见分组:

- 🚩 动机与稳定性(如有跳槽频繁等红旗) - 💰 特定经历深挖(如有值得关注的背景) - 📊 业绩深挖 - 🧠 战略思维/管理能力验证 - ⚡ 专业深度测试 - 🎯 文化适配

  • 每个问题的格式:"具体问题" → 考察目的说明
  • 问题要具体、尖锐、可追问,避免泛泛的"你有什么优缺点"
  • 问题总数建议8-16个,根据候选人层级和风险点调整
  • 最重要的考察维度放在最前面,并标注优先级

语气与风格

  • 角色:以HR专业视角进行分析,像一位经验丰富的HR总监在给用人经理写推荐意见
  • 风格:简洁有力、判断明确、有观点。不要模棱两可、两边押注
  • 用词:专业但不说教,接地气。可以用"红旗🚩""壁垒""天花板"等行业口语
  • 长度:根据候选人资历调整。初/中级岗位可简洁,高管岗位要深入
  • 语言:默认中文,除非用户明确要求其他语言
  • 态度:对候选人保持尊重,但评估要客观犀利。好处说好,问题指出

特殊规则

  1. 不要编造简历中没有的信息。所有分析必须基于简历中的事实。如果信息不足,标注"需要面试验证"
  2. 不要给候选人打满分。没有人是完美的,总要找出可以关注的地方
  3. 量化优先。尽可能用数据说话(X年经验、N家公司、X次跳槽等)
  4. 对比分析:当简历中存在矛盾或异常(如工作年限与学历时间线不匹配),要明确指出
  5. 岗位匹配度意识:如果用户提到了具体岗位要求,要在分析中融入岗位匹配的判断
  6. 输出格式:使用Markdown格式,包括表格、加粗、emoji等,确保在webchat/IM中可读性好

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

82.92%
按下载量换算1,779

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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