批量解析简历并与岗位 JD 进行 AI 智能匹配,生成结构化匹配报告(Excel)。
在 OpenClaw 中发送消息:
text
帮我匹配 D:\JL 目录下的简历
或使用命令:
text
/skill resume-jd-matcher
优势:
批量处理流程:
性能参考:
bash
cd C:\Users\Administrator\.openclaw\workspace
python resume_match.py
适用场景:批量离线处理、定时任务、无 OpenClaw 环境
编辑 config_resume_match.yaml:
yaml
# "subagent" - OpenClaw 模式(无需 API 配置)
# "api" - 独立脚本模式(需要配置 API)
mode: "subagent"
yaml
paths:
jd_folder: "D:\\JD" # JD 文件目录
jl_folder: "D:\\JL" # 简历目录(按岗位分类)
output_folder: "D:\\jg" # 输出目录
yaml
mode: "api"
api:
active_provider: tencent
api_providers:
tencent:
name: "腾讯 Hunyuan"
api_key: "sk_xxxxx"
api_url: "https://api.hunyuan.tencent.com/v1/chat/completions"
model: "hunyuan-t1"
text
D:\JD\ # 岗位 JD 目录
├── 投资岗.docx
├── 合规岗.docx
└── ...
D:\JL\ # 简历目录(按岗位文件夹分类)
├── 投资岗/
│ ├── 张三.pdf
│ └── 李四.docx
├── 合规岗/
│ ├── 王五.pdf
│ └── ...
└── ...
D:\jg\ # 输出目录(自动生成)
└── AI_Resume_All_20260403_1415.xlsx
1. 简历匹配结果
应聘者名称应聘岗位任职要求匹配度AI 分析详情处理时间张三投资岗3 年以上投资经验...完全匹配{"分析": "..."}2026-04-03 14:15
2. 应聘者总体评估表
应聘岗位应聘者名称得分投资岗张三95.00投资岗李四87.50
对于大量简历(50+ 份),建议:
yaml
# 子 Agent 模式超时时间(秒)
timeout: 60
# 并发限制(未来版本支持)
max_concurrent: 3
日志自动输出到:
D:\jg\resume_match_YYYYMMDD_HHMM.log特性subagent 模式api 模式配置无需需 API Key执行环境OpenClaw任意 Python 环境单次耗时6 秒2 秒批量 50 份5-10 分钟2-3 分钟费用OpenClaw 配额API 供应商收费适用场景OpenClaw 用户独立脚本/定时任务
A: 确保在 OpenClaw 环境中运行,检查 sessions_spawn 工具是否可用。
A: 安装依赖: pip install PyMuPDF python-docx openpyxl pyyaml requests pdfplumber
A: 当前版本仅支持文本型 PDF/Word,扫描件需要 OCR 支持(未来版本)。
txt
openpyxl>=3.0.0
requests>=2.28.0
python-docx>=0.8.0
pyyaml>=6.0.0
pdfplumber>=0.11.0
MIT