前言¶

校招或批量社招时，常见做法是凭印象扫简历、用关键词粗筛，再手工排个优先级。人多时标准容易飘，学历和空窗期也容易变成默认否决理由。下面介绍 SkillHub 上的 HR筛选官（@user_8965db71/hr-screening-officer）：把简历解析、必备项核对、多维度打分、排序和面试题生成写进一套 Agent Skill，让模型按固定步骤和检查点输出，而不是每次即兴发挥。

这是什么¶

HR筛选官 是社区来源（community）的 business-ops 类 Skill，当前 SkillHub 页面版本为 v1.1.2，发布坐标 @user_8965db71/hr-screening-officer，Skill 包内作者标注为易石。页面简介侧重校招场景下的简历筛选自动化、关键词匹配与候选人排序；Skill 正文则定位为全行业通用的简历智能筛选与岗位匹配，并内置 T 型人才识别、九维度权重打分、空窗期分析、团队平衡、Bar Raiser 审查等流程说明。

标签显示 requires_api_key=false，安装后不需要额外配置 API Key 即可在支持 Skills 的客户端里启用（具体能力仍取决于你所用模型的理解与上下文长度）。

核心功能¶

以下能力均来自已安装的 Skill 包（SKILL.md 与配套 references/、templates/），可按需裁剪使用。

九维度权重打分与匹配度¶

默认九项维度及权重为：学历与专业 10%、工作经验 20%、核心技能 25%、能动性与学习能力 12%、T 型能力与优势 8%、证书与奖项 10%、团队互补性 5%、素质能力 5%、使命认同度 5%。流程上先做必备项检查，不满足则直接标为低匹配；满足后再按维度打分，总分对应高（76–100）、中（60–75）、低（低于 60 分或不满足必备项）三档。技术岗、管理岗、销售岗、应届生等可在 Skill 内按表格调整权重。

T 型能力、能动性与空窗期¶

Skill 要求单独做 T 型能力识别（深度专长与广度覆盖）、能动性信号提取（自学、自发项目等），并对空窗期做结构化分析：空窗期本身不自动扣分，重点看期间是否有成长证据。这些步骤与后续打分、优缺点标记、面试出题串联。

校招与社招分流¶

简历若被判定为校招类型（如含应届、在校、无工作经历等信号），可走 校招五阶筛选（资格初筛、能力解构、潜力评估、风险扫描、跨岗匹配），并与社招的九维度流程在排序表上统一匹配度等级；社招简历走标准步骤 1–13。

JD 瘦身与外部握手¶

无画像卡时，可先按「四不放」原则审视 JD 冰山以上门槛（非必要不放、一年内可培养不放等）。若上游已有 HR选人官 或 人才官 产出的 handshake JSON，可进入画像卡模式或人才官模式，用 iceberg_above 作必备项，或在存在 team_gaps 时强制执行团队平衡分析。

检查点与输出物¶

全量流程在 CP1（评分排序确认）和 CP2（面试题确认）必须停等用户确认，快速筛选模式也不能跳过。典型输出包括：候选人排序表、中匹配及以上候选人的 6–12 道面试题、候选人评分卡（模板见包内 templates-candidate-scorecard.md），以及 T 型分析表、团队平衡矩阵等模板引用。

批量与异常¶

超过 10 份简历时 Skill 要求分批处理；OCR 失败、JD 信息不足、无人过线、评分并列等场景在「异常处理」表中有对应兜底说明。可与 hr-recruiting-officer、hr-selection-officer 等技能联动（需目标环境已安装对应 Skill）。

安装与启用¶

SkillHub 页面给出的安装方式是：让 Agent 按 SkillHub 安装说明 安装 @user_8965db71/hr-screening-officer。命令行侧可先确认 CLI，再装到当前客户端的 skills 目录（必须使用 --dir，否则默认落在 ./skills/ 且可能不被 Agent 加载）。

command -v skillhub && skillhub --version

未安装 CLI 时，安装文档提供一键脚本（完整安装或 --cli-only 仅 CLI）：

curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash

安装本 Skill 示例（将 <skills 目录> 换成你当前环境的路径）：

skillhub install @user_8965db71/hr-screening-officer --dir <skills 目录>

常见路径（来自 SkillHub 安装文档）：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或项目下的 .agents/skills/

安装完成后，在对话中上传简历并提供 JD，或使用 Skill 内定义的触发语（如简历筛选、岗位匹配、resume screening 等）即可唤起。页面亦支持将安装提示词直接发给 AI 完成安装。

典型用法¶

Skill 包内 test-prompts.json 给出了可复现的提示示例，可直接改写岗位条件后使用。

社招批量排序（happy path）：

上传10份Java开发简历，帮我按岗位匹配度排序，岗位要求3年经验+Spring Boot

预期行为（Skill 自描述）：九维度批量评分、匹配度排序，并对高匹配候选人给出评价报告。

校招批量筛选（复杂场景）：

这40份校招简历帮我筛选，岗位是工艺工程师，要求材料类本科+英语四级

预期行为：批量评分，并结合空窗期分析、T 型能力识别，为高匹配候选人生成面试题。

日常单份简历可按快速入门的三步理解：提交简历 → 提供 JD（或画像卡 JSON）→ 在 CP1/CP2 确认后拿到排序表、面试题与评分卡。若只有简历没有 JD，Skill 明确要求先补岗位描述，避免无参照打分。

适用场景与注意¶

适合谁：HR、用人经理、小团队负责招聘的开发者，需要在 Agent 里做可重复、可解释的简历初筛与排序，尤其校招批量或希望统一「能动性优先、T 型优势」话术的团队。

限制与注意：

• SkillHub 抓取信息：评分 100000，下载 1042 次，分类 business-ops；页面简介与 Skill 正文侧重点略有不同，以你安装的包内 SKILL.md 为准。
• 包内 SKILL.md 头部版本为 1.1.0，SkillHub 与 _meta.json 为 1.1.2，以商店版本为准即可。
• 文档中提到的 Excel 评分计算工具在当前下载包中未包含 .xlsx 文件，打分可在对话中由模型按 references-scoring-criteria.md 完成，或自行维护表格。
• 简历为扫描件时，Skill 建议联动 OCR 类技能；未安装时走文档中的一线修复与降级标注。
• 输出是辅助决策，CP1/CP2 的设计就是为了让人工校准权重与面试题；涉及合规与隐私时，请按公司制度处理候选人数据。

结尾¶

HR筛选官 把简历筛选从「单次 prompt」收成带权重、检查点和模板输出的工作流，适合在 Cursor 等支持 Skills 的环境里做校招或社招初筛。安装与详情见 SkillHub：

• 技能页：https://www.skillhub.cn/skills/user_8965db71/hr-screening-officer
• 坐标：@user_8965db71/hr-screening-officer