核心用法
GLM-V Resume Screening Skill 是一款面向招聘场景的自动化简历筛选工具，基于智谱 GLM-V 多模态大模型，支持批量读取 PDF、DOCX、TXT 格式的简历文件，与用户自定义的筛选标准进行智能匹配，输出结构化的候选人评估表格。
关键特性：
- 多模态识别：本地 PDF 自动逐页转为图片（base64）输入模型，确保格式复杂简历的完整解析
- 灵活输入：支持 URL 链接（最多 50 个）和本地 PDF 文件（总页数 ≤50 页）
- 自定义标准：通过自然语言描述筛选条件，如"3年以上经验、Python开发、大型项目管理"
- 输出格式：Markdown 表格（默认）或 JSON 结构化数据，支持保存到文件
显著优点：
1. 高效批量处理：单次可处理多达 50 份简历，大幅缩短初筛时间
2. 智能匹配分析：不仅返回通过/不通过，还提供"符合程度"评级和详细原因分析
3. 多格式兼容：URL 支持 pdf/docx/txt，本地支持 PDF 转换图片识别
4. 可配置性强：支持自定义 system prompt、模型参数（temperature、max tokens）
潜在缺点与局限性：
- 本地文件限制：仅支持 PDF 格式，且需安装 PyMuPDF 依赖
- 依赖外部 API：完全依赖智谱 GLM-V 模型，存在网络延迟和 API 稳定性风险
- 成本考量：大量简历处理可能消耗较多 API tokens，需关注智谱平台计费
- 安全审核：内容可能触发平台安全过滤，导致部分简历无法评估
- 格式敏感性：复杂排版简历的图片转换可能影响识别准确率
适合人群：
- HR 招聘专员、技术面试官
- 需要批量筛选候选人的中小型企业
- 猎头公司、招聘流程外包（RPO）服务商
- 对初筛效率有较高要求的团队
常规风险：
- API 密钥泄露风险：需妥善保管
ZHIPU_API_KEY - 数据隐私合规：简历含敏感个人信息，需确保符合 GDPR、《个人信息保护法》等法规
- 模型幻觉：AI 可能对简历内容产生误读，建议关键岗位人工复核
- 服务中断：依赖智谱平台可用性，建议设置备选方案