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unclecheng-jobsmatch程叔叔工作匹配

Agent Skill

unclecheng-jobsmatch 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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

3,917

周安装

160

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,267
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:unclecheng-jobsmatch(程叔叔工作匹配)
来源仓库:https://github.com/unclecheng-li/unclecheng-jobsmatch
安装命令:
openclaw skills install unclecheng-jobsmatch
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 unclecheng-jobsmatch

简介

智能简历求职匹配助手,当用户上传简历文件(PDF、Word、图片等)需要进行求职岗位匹配、企业背景调查、岗位适配度评估时使用。

SKILL.md

name
resume-job-matcher
description
智能简历求职匹配助手,当用户上传简历文件(PDF、Word、图片等)需要进行求职岗位匹配、企业背景调查、岗位适配度评估时使用。

智能简历求职匹配助手

Overview

本技能帮助用户实现一站式求职辅助:支持多种格式简历解析,自动联网搜索主流招聘平台匹配岗位,提供企业背景调查和岗位适配度评估,帮助用户规避求职风险,大幅提升找工作效率。

工作流程

本技能采用顺序化工作流程,按照以下步骤执行:

步骤1:简历解析处理

  • 接收用户上传的简历文件,支持格式包括:PDF、Word(.doc/.docx)、图片(.jpg/.png/.jpeg)
  • 调用AI大模型提取简历关键信息:个人基本信息、工作经历、项目经验、技能栈、学历背景、求职意向等
  • 结构化整理简历信息,形成标准化的用户能力画像

步骤2:岗位搜索与匹配

  • 联网搜索覆盖全渠道招聘信息来源,兼顾互联网大厂与中小厂/创业公司岗位

- 综合招聘平台:智联招聘、前程无忧(51Job)、BOSS直聘、猎聘、拉勾网、易直聘、鱼泡直聘 - 应届生/实习平台:实习僧、国家大学生就业服务平台 - 企业官方渠道:互联网大厂(腾讯、阿里、字节跳动、百度、华为等)、央国企、中小厂/创业公司官方网站招聘板块 - 创业公司/中小厂专属渠道:BOSS直聘创业公司专区、拉勾网互联网创业公司板块、本地人才招聘网、脉脉招聘专区

  • 搜索策略:优先匹配符合用户技能和求职意向的岗位,大厂和中小厂岗位各占一定比例,提供更多元的选择
  • 基于用户简历画像与招聘岗位要求进行智能匹配,筛选出Top 10最适配的岗位(大厂5-6个,中小厂4-5个)
  • 生成岗位列表展示给用户,包含岗位名称、公司名称、公司规模、薪资范围、工作地点、匹配度得分、岗位招聘链接等信息,明确标注大厂/中小厂属性,供用户选择

步骤3:企业背调与岗位评估

用户选择目标岗位后,以AI职业评估师身份执行以下分析:

  1. 招聘信息真实性核查

- 对比多平台该企业的招聘信息,排查虚假宣传、岗位与描述不符等风险 - 识别空壳公司、诈骗类招聘陷阱,给出风险提示

  1. 企业深度背景调查

- 联网收集企业公开信息:注册资本、注册年限、经营范围、法定代表人信息 - 核查企业法律风险:是否有法律诉讼、债务纠纷、行政处罚记录 - 调研企业用工情况:员工社保缴纳人数、薪资发放口碑、员工评价 - 综合企业查类平台公开信息,形成完整企业背调报告

  1. 岗位适配度评估

- 对比用户简历的工作经历、技能栈、项目经验与岗位要求的匹配程度 - 给出0-100分的匹配度评分,详细说明匹配优势和不足 - 提供针对性的求职建议,包括简历优化方向、面试准备要点

  1. 输出最终评估报告

- 整合以上所有信息,生成结构化的评估报告 - 报告中必须包含该岗位的招聘信息链接,方便用户直接点击查看和投递 - 明确标注风险等级,给出是否建议投递的结论

资源说明

scripts/

包含简历解析处理相关的可执行脚本:

  • resume_parser.py:支持多种格式简历的文本提取和结构化解析
  • job_searcher.py:招聘网站数据爬取和岗位匹配工具
  • export_pdf.py:Markdown评估报告导出为PDF格式工具,方便用户保存和查阅

references/

包含技能运行所需的参考资料:

  • recruitment_sites.md:各招聘网站的搜索规则和信息提取指南
  • enterprise_inquiry_sources.md:企业背景调查的权威数据源列表
  • evaluation_criteria.md:岗位匹配度和企业风险的评估标准

assets/

包含输出报告相关的模板资源:

  • assessment_report_template.md:评估报告的Markdown模板
  • risk_icon.png:报告中使用的风险等级图标资源

使用案例

案例:AI算法工程师求职匹配

用户输入

@skill://resume-job-matcher @C:/Users/UncleC/Desktop/AI-Job-Resume(v2).pdf 根据我的简历寻找匹配的岗位

执行流程

  1. 简历解析:调用scripts/resume_parser.py解析PDF简历,提取用户信息:

- 教育背景:本科网络工程专业,GPA 89.52/100 - 实习经历:百度深度学习研究院大模型算法实习生、华为诺亚方舟实验室多模态算法实习生 - 技能栈:Transformer架构、大模型微调/量化/推理优化、Hugging Face/DeepSpeed工具链 - 求职意向:大模型算法工程师相关岗位

  1. 岗位搜索匹配:使用web_search工具联网搜索2026年大模型算法相关校招/实习岗位,覆盖智联招聘、BOSS直聘、实习僧、企业官网等渠道,筛选出Top 5匹配度最高的岗位:

- 百度 大模型算法实习生(匹配度95%) - 百度 大模型算法工程师(2026校招,匹配度94%) - 百度 大模型应用算法工程师(AIDU项目,匹配度92%) - 华为 算法工程师(大模型方向,匹配度90%) - 字节跳动 大模型训练算法工程师(匹配度88%)

  1. 用户选择岗位:用户选择序号1(百度大模型算法实习生岗位)
  1. 企业背调与评估

- 再次使用web_search工具获取百度企业工商信息、法律风险、员工评价等背调信息 - 对比用户简历与岗位要求,计算匹配度得分95分 - 生成结构化评估报告,包含岗位信息、企业背调、匹配度分析、求职建议

  1. 结果输出:导出Markdown格式评估报告,支持一键导出为PDF格式

输出成果

  • 岗位匹配列表
  • 《百度大模型算法实习生岗位评估报告》

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

83.02%
按下载量换算1,052

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。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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