manus可自动处理pdf简历压缩包，按岗位硬性条件筛选并生成带评分的可编辑excel排名表。上传.zip/.rar后，系统在虚拟环境解包、ocr识别、字段抽取、规则匹配、加权打分，并通过三色标注与人工复核机制保障准确率。
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你需要从几十份PDF简历里快速筛选出符合硬性条件的候选人，并把关键信息自动填进Excel表格生成带评分的排名表，而不是手动打开每份PDF、复制粘贴、再在Excel里反复筛选排序。
上传压缩包并触发多智能体协同处理
把包含PDF简历的.zip或.rar文件直接拖进Manus对话框，松手即上传。Manus会立刻识别压缩包结构，无需解压操作——它在虚拟环境中自动完成解包与文件索引。
输入自然语言指令，例如：“处理这15份PDF简历，按强化学习算法工程师岗位要求筛选：优先标注Kaggle竞赛经历，排除学历低于硕士的候选人，输出带红黄绿三色标注的Excel表格”。【指令中必须明确岗位名称和硬性门槛，否则验证代理会跳过学历过滤】
后台自动执行的三大核心阶段
① 规划代理拆解任务：将“筛选简历”分解为“解压→逐页OCR识别→字段抽取（姓名/学历/年限/技能/Kaggle）→规则匹配→加权打分”7个子步骤。
② 执行代理调用工具链：启动PDF解析引擎提取文本，用正则+语义模型双重校验“硕士”“Master”“M.S.”等学历表述；对“Kaggle”关键词做上下文判断（如“参与Kaggle铜牌”有效，“浏览Kaggle官网”无效）；调用Pandas清洗字段空值，自动补全“北京→北京市”“Shanghai→上海市”。
③ 验证代理动态校验：比对原始PDF第3页“教育背景”区块与Excel中“学历”列是否一致；若发现某份PDF扫描模糊导致学位未识别，立即标记为“需人工复核”，不强行填入错误值。
获取交付成果并二次编辑
Manus完成全部流程后，自动生成一个含三张工作表的Excel文件：Cleaned_Data（原始字段清洗后）、Scored_Ranking（按总分倒序排列，Kaggle经历单独标红）、Summary_Stats（各维度分布直方图+达标人数统计）。
点击下载按钮即可获取该Excel，所有公式、条件格式、筛选器均为真实可编辑状态——不是图片，不是只读PDF。
