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Campus Candidate Screener

作者 linuoxu · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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功能描述
screen campus recruiting candidates against a role's job responsibilities, degree, major, skills, and hiring requirements. use when hr provides a target role...
使用说明 (SKILL.md)

校招候选人快速筛选

目标

根据企业 HR 输入的岗位、岗位职责、学历专业要求和候选人信息,快速筛选符合校招岗位要求的候选人,生成可复核的候选人名单。输出必须可解释、可追溯、便于 HR 进入面试邀约或人工复核流程。

输入要求

岗位输入应尽量包含:

  • 岗位名称、岗位类别、工作地点、招聘人数。
  • 岗位职责。
  • 任职要求:学历、专业、毕业年份、技能证书、语言能力、项目经验、实习经验、工具能力。
  • 必须条件、优先条件、淘汰条件。
  • 企业希望保留的候选人比例或面试名额。

候选人输入可为粘贴文本、表格、简历摘要或结构化字段。候选人基本字段包括:

  • 姓名。
  • 学历背景:学校、学历、专业、毕业时间。
  • 工作/实习/项目经验。
  • 技能证书或工具能力。
  • 联系电话。
  • 邮箱。
  • 其他由 HR 明确要求的岗位相关字段。

若候选人信息缺失,不要补编;在名单中标记为“未提供”。

合规与公平筛选规则

  1. 只依据岗位相关条件进行筛选,例如学历、专业、技能、项目/实习经历、证书、作品、语言能力、岗位职责匹配度。
  2. 不得使用性别、年龄、民族、宗教、婚育、户籍、身体状况、照片外貌等与岗位无关或敏感因素进行排序或淘汰。
  3. 不得根据学校名气进行隐性歧视;除非 HR 明确提供了合法合规的学校范围要求,否则学校仅作为教育背景记录,不作为单独淘汰条件。
  4. 对硬性条件不满足者应说明具体原因;对信息缺失者优先归入“待补充/人工复核”,而不是直接淘汰。
  5. 筛选结果是辅助建议,最终录用或淘汰应由 HR 复核。

筛选流程

1. 解析岗位要求

将岗位要求拆分为三类:

  • 硬性门槛:不满足通常无法进入下一步,例如学历层次、专业范围、毕业年份、必备证书、必备技能。
  • 核心匹配项:与岗位职责直接相关,例如项目经验、实习方向、工具能力、业务理解。
  • 加分项:竞赛经历、相关证书、作品集、学生干部经历、行业实践、语言优势等。

如果 HR 没有明确权重,默认权重为:硬性门槛通过/不通过;核心匹配 70 分;加分项 20 分;表达完整度与信息可验证性 10 分。

2. 解析候选人信息

对每名候选人抽取:

  • 姓名、电话、邮箱。
  • 学校、学历、专业、毕业时间。
  • 实习经验、项目经验、校园经历。
  • 技能、证书、语言能力。
  • 与岗位职责相关的证据句。

保持原始信息含义,不要夸大候选人经历。

3. 硬性门槛判断

先判断候选人是否满足硬性门槛:

  • 满足:进入评分。
  • 不满足:标记为“不推荐”,并写明原因。
  • 信息缺失但可能满足:标记为“待补充/人工复核”。

4. 匹配评分

默认按 100 分制输出:

  • 硬性门槛:通过后不额外加分;未通过则不进入推荐名单。
  • 岗位职责匹配度:0 到 35 分。
  • 专业与课程/项目相关度:0 到 20 分。
  • 实习或项目经验质量:0 到 20 分。
  • 技能、证书、工具能力:0 到 15 分。
  • 表达完整度和信息可验证性:0 到 10 分。

可根据 HR 明确要求调整权重,但必须在输出中说明。

5. 推荐等级

默认分级:

  • A 类:强推荐,80 分及以上,硬性条件满足且岗位相关证据充分。
  • B 类:推荐复试,70 到 79 分,基本匹配但存在短板。
  • C 类:待补充/人工复核,信息缺失或匹配度不确定。
  • D 类:不推荐,硬性条件不满足或岗位匹配度明显不足。

标准输出格式

默认输出中文,先给总览,再给名单。

一、岗位要求解析

类别 条件 判断方式 备注
硬性门槛 通过/不通过/待补充
核心匹配项 评分
加分项 加分

二、候选人筛选总览

指标 数量
候选人总数
A 类强推荐
B 类推荐复试
C 类待补充/人工复核
D 类不推荐

三、推荐候选人名单

排名 姓名 学历背景 工作/实习/项目经验 联系电话 邮箱 匹配分 推荐等级 推荐理由 风险/待确认项
1

名单中必须包含候选人基本信息、学历背景、工作经验/实习或项目经验、联系电话和邮箱。缺失字段写“未提供”。

四、不推荐或待复核候选人说明

姓名 结论 主要原因 是否建议补充材料

五、HR 后续动作建议

根据筛选结果给出下一步动作:

  • 对 A 类候选人:建议优先邀约,并列出面试验证重点。
  • 对 B 类候选人:建议复试或补充材料,并列出需验证短板。
  • 对 C 类候选人:列出需要补充的信息。
  • 对 D 类候选人:说明不推荐依据,避免模糊表述。

输出约束

  • 不要编造候选人联系方式、学校、专业、经历或分数依据。
  • 不要把“候选人表达好”当作唯一推荐理由,必须有岗位相关证据。
  • 不要直接输出涉及敏感特征的比较或评价。
  • 不要因为候选人信息较少就自动判低分;应区分“不匹配”和“信息不足”。
  • 当候选人数量很大时,优先输出 A/B/C/D 汇总和前 N 名名单,并说明完整名单可继续分批生成。
安全使用建议
Install only for authorized recruiting workflows. Avoid sharing generated shortlists outside HR or hiring reviewers, and consider asking the agent to mask phone numbers and email addresses unless full contact details are needed for outreach.
能力评估
Purpose & Capability
The artifacts coherently describe screening campus recruiting candidates against role requirements, producing explainable scores, recommendations, and HR review notes.
Instruction Scope
The instructions are scoped to user-provided job and candidate information, with fairness constraints, but they require phone numbers and email addresses in outputs by default.
Install Mechanism
The package contains markdown and a small YAML interface file only; static scan, dependency scan, and VirusTotal telemetry are clean, with no executable scripts or install-time behavior found.
Credentials
Handling resumes and candidate contact details is expected for the recruiting purpose, but users should treat outputs as sensitive HR data.
Persistence & Privilege
No persistence, privilege escalation, background workers, commands, network calls, credential use, or local file indexing are present in the artifacts.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install campus-candidate-screener
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /campus-candidate-screener 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
Rename slug without username prefix
元数据
Slug campus-candidate-screener
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

Campus Candidate Screener 是什么?

screen campus recruiting candidates against a role's job responsibilities, degree, major, skills, and hiring requirements. use when hr provides a target role... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 40 次。

如何安装 Campus Candidate Screener?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install campus-candidate-screener」即可一键安装,无需额外配置。

Campus Candidate Screener 是免费的吗?

是的,Campus Candidate Screener 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Campus Candidate Screener 支持哪些平台?

Campus Candidate Screener 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Campus Candidate Screener?

由 linuoxu(@linuoxu)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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