学员课件：你可以边看边操作，也可以直接把下面的提示词复制到 Cola 中使用。

真实问题是：30 份 Word 简历格式不一，软件能力、工作年限与期望薪资各不相同；不能只让 AI 给出前三名，必须给出逐人的事实依据与面试追问。

这节课的目标（最终交付物）

30份简历结构化提取表＋行政/设计两岗位初筛打分矩阵＋面试推荐清单与追问要点。

案例环境与教学锚点

这是一个虚构的中小企业招聘初筛场景：行政文员要求大专以上、1年以上经验、熟练 Office、期望薪资不高于 6k；平面设计师要求熟练 PS/AI、有作品集、期望薪资不高于 9k。

30 份简历的格式存在差异；超薪资或缺技能的候选人应客观扣分并标记原因；A/B/C 等级必须附简历原文依据；对 A/B 级候选人生成 2–3 个针对其简历的面试追问。

第1步：批量结构化提取与硬性门槛打分

思路：批量读取 30 份简历，按岗位标准提取字段、计算匹配得分与等级，并写明判定依据。完成后检查是否每位候选人均已录入、字段是否完整、是否有明确的评级和理由。

读取《候选人简历/》中所有Word简历和《公司与岗位招聘标准.docx》，输出《30位候选人结构化初筛总表.xlsx》：提取姓名、学历、毕业院校、工作年限、核心技能、期望薪资、应聘意向；分别对照行政文员与平面设计师硬性门槛，计算匹配得分并评定等级（A强推/B可面试/C不匹配），每一行必须写明“评级核心依据与扣分点”；不符合硬性条件的直接标C并注明原因。

第2步：输出面试推荐矩阵与针对性追问要点

思路：从初筛总表筛选 A/B 级推荐名单，再针对每位候选人的薄弱项或关键经历生成面试提纲。检查推荐人选是否按岗位分类，追问是否落在简历细节而不是通用套话。

基于刚才的初筛总表，生成《初选面试推荐与追问清单.md》：按岗位分类列出A级与B级候选人名单及优先级；针对每位推荐候选人，结合其简历具体项目或疑点（如跳槽频繁、某项技能未体现、薪资偏高）生成2–3个定制化面试追问问题；C级候选人归入归档淘汰区。

最后检查

30 份简历均被解析；评级有据可依，超薪资或缺必备技能被如实标记；推荐清单分类清晰，追问与简历项目相关。素材中的候选人信息均为虚构教学资料；真实招聘仍需遵守权限、隐私与人工决策边界。