最近，我们也在招人。
我们希望对方平时真的会关注 AI 工具和大模型，愿意折腾 Agent、Vibe Coding、MCP。
最好还自己做过一些小工具、工作流或者个人项目......
要求写出来以后，我觉得已经挺清楚了。
真正开始看简历的时候，我还是发现了一个很现实的问题。
有些人的学历和经历都不错，简历也写得满满当当，可我想找的那些能力，在简历里就是看不出来。
你说他完全不会吧，也不一定。
他可能真的用过不少 AI 工具，也做过一些项目，只是没有把这些经历写成招聘方能看懂的证据。
还有一些简历，写得确实挺漂亮，但跟我们这个岗位需要的技能，明显偏了。
这就很尴尬。
候选人投出去以后，只知道自己没有进入下一轮，却不知道问题到底出在哪里。
我们看简历的时候，也得重新把他的经历和岗位要求一条条对照。
看到这里，我突然冒出一个想法：
简历和岗位到底匹不匹配，为什么一定要等招聘方看完以后才知道？
如果候选人在投递之前，就能拿自己的简历和职位描述跑一遍，先看看匹配分数、缺失技能和风险点，很多问题其实可以提前发现。
所以，我决定把它做成一个工具，并上线到网站。
我想要的，就是一个投递前的匹配检查
我一开始就没打算做那种把简历优化的特别好的工具。
简历写得再漂亮，岗位不匹配，招聘方还是能看出来。
我想要的流程很简单：
上传 PDF 简历 → 粘贴目标岗位的职位描述 → AI 分析简历和岗位要求 → 给出匹配分数、优势、风险和改进建议候选人打开以后，不需要研究什么复杂提示词。
把简历放进去，再把准备投递的岗位 JD 粘进去，剩下的交给工具分析。
我把原来的项目交给了 Codex
我以前做过一个 Python 版本的简历分析项目。
所以这一次，我先让它把原项目完整看一遍。
里面原本就有一套比较完整的分析流程：
先读取简历，再拆解岗位要求，然后把两边的信息放在一起做匹配，最后检查结果是否完整。
我的要求是，保留这套核心逻辑，同时把它接进我们自己的网站。
成品仍然使用 Next.js，用户直接打开网页就能使用。
Codex 先把原项目的分析过程整理清楚，再把页面、接口和模型调用一步步接进网站。
做到这里，它才从一个放在本地的项目，变成了一个普通人可以直接打开的网页工具。
用我们真实招聘的岗位跑一遍
工具能打开以后，我直接拿我们正在招聘的岗位做测试。
比如：需要关注 AI 工具和大模型，能做技术验证，接触过 Agent、Vibe Coding、MCP，最好还有自己的项目，同时还要具备内容表达能力。
我把一份候选人简历和这份岗位描述放进工具。
分析完成以后，页面最先给出一个总匹配分。
下面再拆成三项：
-
技能匹配率
-
经验匹配率
-
学历匹配率
这个拆分我觉得比只给一个总分实用。
总分只能告诉你大概适不适合，三项匹配才能让你看见问题到底出在哪里。
比如，有的人学历条件完全符合，但技能经历没有体现出来。
也有人做过类似项目，实际经验不错，可简历里缺少岗位正在搜索的关键词。
同样是匹配分不高，背后的原因可能完全不同。
哪些已经匹配，哪些还没有写出来
再往下，工具会把岗位关键词分成两组：已匹配和未匹配。
岗位如果需要 Agent、MCP、工作流搭建、技术验证，简历里又有对应的项目证据，这些内容会被识别出来。
如果岗位明确要求某项能力，简历里完全找不到，它也会直接列进未匹配项。
但未匹配，不代表一定要把那个词硬塞进简历。
如果你确实做过，只是没有写清楚，可以补上真实项目和结果。
如果你根本没有做过，那它提醒的就是能力缺口，不是文案缺口。
这一点对招聘方来说非常重要。
我们想看到的是候选人真实做过什么，不是一份被 AI 包装得什么都会的简历。
分数之外，我更看重这三点
匹配分和关键词看完以后，工具还会继续整理三类信息，优势、风险和改进建议。
优势告诉候选人，简历里的哪些内容和岗位能对得上。
风险负责指出可能影响招聘判断的地方，比如经历缺少证据、项目与岗位关联不强，或者关键能力只停留在熟悉的程度。
改进建议则继续往前走一步，告诉候选人接下来应该补什么、改什么。
页面最后还会整理一份候选人画像，把教育背景、工作经历、项目经历和技能列表重新归纳出来。
分析结果需要人工核对
对照简历原文和岗位要求，逐项检查模型引用的经历、时间和技能证据，确认它有没有漏读或把推测当成事实。
改进建议也要能回到真实项目，补充做过的事情、自己的职责和可核实的结果。
向他人展示测试材料时，先去掉候选人的姓名、联系方式和可识别身份的信息。
匹配分只是一次投递前的检查。
真正决定候选人能不能进入下一轮的，还有各种维度的参考。
所以最后的打分，不一定是代表你已经可以录取了。
对候选人来说，可以在投递前先知道：
-
这个岗位真正看重什么；
-
自己已经证明了哪些能力；
-
哪些经历做过，却没有写清楚；
-
哪些地方确实还存在能力缺口。
对我们招聘方来说，也希望收到的简历能更准确一点。
匹配就把证据写清楚，不匹配也不用硬投。
这样大家都能少绕一些弯路。
写在最后
我最开始做这件事，只是因为最近在面试候选人时，反复遇到同样的一个问题：
很多简历和岗位要求其实并不匹配。
过去，这个判断通常只能由招聘方在收到简历之后完成。
候选人往往要等到被筛掉，才开始猜自己到底哪里不合适。
后来我想，既然这种判断会反复发生，而且背后其实有一套相对明确的标准，为什么不能把它提前？
于是，我先把自己判断的过程拆成一条可以执行的流程，再把它做成一个网页工具。
这样一来，候选人不用等到简历被筛掉以后，才开始猜自己哪里出了问题。
投递之前，就可以先把简历和职位放在一起看一遍：
岗位需要什么，你已经证明了什么，还缺什么。
先把这三件事看清楚，再决定是直接投、修改简历，还是先补足能力。
这也是我现在越来越感兴趣的一类 AI 应用：
不是替人完成更多工作，而是把少数人掌握的判断能力，做成更多人可以直接使用的工具。
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我是老科，AI干货博主。
目前主要关注AIGC，希望带着一帮人和我一起探索AI的无限可能。
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