GLM-V-Resume-Screen

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使用知普 GLM-V 多模态模型依据用户定义的评分标准筛选并评估简历。读取多种简历文件(PDF/DOCX/TXT),与设定的评分标准进行对比...

GLM- V 恢复筛选技能

功能概述

GLM- V 恢复筛选技能是一项面向实际任务的技能,主要用于批量读取恢复和筛选候选人时使用 ZhiPu GLM- V 多式联运模式;Filter/ 屏幕多恢复时使用特定的 c。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

GLM-V 简历筛选技能

批量读取简历,并基于您的筛选标准,使用智谱 ZhiPu GLM-V 多模态模型进行候选人评估。

适用场景

  • 依据特定标准对多份简历进行过滤/筛选
  • 用户提及“筛选简历”、“评估候选人”、“简历筛选”、“resume screening”、“filter candidates”等关键词
  • 针对同一职位横向对比多位候选人
  • 批量评估求职申请

支持的输入类型

类型 格式 最大数量 来源
简历(URL) pdf、docx、txt 50 份 URL
简历(本地) 仅 pdf 总页数 ≤ 50 页 本地路径

本地 PDF / 本地 PDF:本地 PDF 文件会在发送至模型前逐页转换为图片(base64 编码)。需提前安装 PyMuPDF(pip install PyMuPDF)。URL 文件支持完整格式,包括 pdf/docx/txt。

📋 输出显示规则(强制要求)

脚本运行完成后,必须原样展示模型返回的完整筛选结果(Markdown 表格)。不得摘要、截断,也不得仅回复“筛选完成”。用户需依赖每位候选人的详细分析结果作出决策。

  • 完整展示 Markdown 表格(含序号、姓名、是否符合、符合程度、原因分析)
  • 若结果已保存(使用 -o 参数),需同时提供文件路径并展示文件内容
  • 若筛选结果为空,须说明具体原因

资源链接

资源 链接
获取 API Key https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys
API 文档 Chat Completions / 对话补全

前置条件

API Key 配置(必需)

该脚本从 ZHIPU_API_KEY 环境变量中读取密钥,并与其他智谱技能共享此密钥。
脚本通过 ZHIPU_API_KEY 环境变量获取密钥,与其他智谱技能共用同一个 key。

获取 Key:请访问智谱开放平台 API Keys(Zhipu Open Platform API Keys),创建或复制您的密钥。

配置方式(任选其一):

  1. OpenClaw 配置(推荐):在 openclaw.json 中的 skills.entries.glmv-resume-screen.env 下设置:

    "glmv-resume-screen": { "enabled": true, "env": { "ZHIPU_API_KEY": "你的密钥" } }
    
  2. Shell 环境变量:将以下内容添加至 ~/.zshrc(或其他对应 shell 配置文件):

    export ZHIPU_API_KEY="你的密钥"
    

💡 如果您已为其他智谱 skill(例如 zhipu-tools 或 glmv-caption)配置过密钥,则它们共享同一个 ZHIPU_API_KEY,无需重复配置。

使用方法

基础筛选

python scripts/resume_screen.py 
  --files "https://example.com/resume1.pdf" "https://example.com/resume2.docx" 
  --criteria "3年以上工作经验,有Python开发经验,有大型项目管理经验"

保存为 Markdown

python scripts/resume_screen.py 
  --files "https://example.com/resume1.pdf" "https://example.com/resume2.docx" 
  --criteria "本科以上学历,5年后端开发经验" 
  --output result.md

保存为 JSON

python scripts/resume_screen.py 
  --files "https://example.com/resume1.pdf" "https://example.com/resume2.docx" 
  --criteria "有机器学习经验" 
  --output result.json --pretty

自定义系统提示词

python scripts/resume_screen.py 
  --files "https://example.com/resume1.pdf" 
  --criteria "前端开发岗位,3年经验" 
  --system-prompt "你是一位资深技术面试官,特别关注候选人的项目深度和技术选型能力"

输出示例

模型将输出如下格式的 Markdown 表格:

| 序号 | 候选人姓名 | 是否符合    | 符合程度 | 原因分析                                                    |
| ---- | ---------- | ----------- | -------- | ----------------------------------------------------------- |
| 1    | 张三       | ✅ 符合     | 高       | 5年后端经验,熟练使用Python和Django,主导过3个大型项目      |
| 2    | 李四       | ❌ 不符合   | 低       | 仅1年开发经验,主要使用Java,无Python经验                   |
| 3    | 王五       | ⚠️ 部分符合 | 中       | 3年Python经验但无项目管理经验,技术栈匹配但缺乏大型项目经历 |

CLI 参考

python scripts/resume_screen.py --files FILE [FILE...] --criteria CRITERIA [OPTIONS]
参数 是否必需 说明
--files, -f ✅ 简历文件 URL(仅支持 URL 形式,格式:pdf/docx/txt,最多 50 个)
--criteria, -c ✅ 筛选标准文本
--model, -m 否 模型名称(默认:glm-4.6v)
--system-prompt, -s 否 自定义系统提示词(默认:专业 HR 助理角色)
--temperature, -t 否 采样温度(0–1,默认:0.3)
--max-tokens 否 最大输出 token 数(默认:4096)
--output, -o 否 将结果保存至文件(.md 后缀为 Markdown 格式,.json 后缀为 JSON 格式)
--pretty 否 美化输出 JSON(带缩进)

错误处理

未配置 API 密钥: → 引导用户配置 ZHIPU_API_KEY

认证失败(401/403): → API 密钥无效或已过期 → 重新配置

请求频率超限(429): → 配额已用尽 → 等待后重试

提供了本地路径: → 错误:当前仅支持 URL 输入

内容被安全策略拦截: → 返回结果中包含 warning 字段 → 内容经安全审核被屏蔽

请求超时: → 简历过大或数量过多 → 减少输入文件数量

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