500 AI Agents:Resume Parser 與 Candidate Fit 評分提示詞

把履歷萃取成結構化 JSON,再根據職缺描述評估 fit score、strengths、gaps 與 recommendation。

提示詞用途

需要自動整理候選人履歷並對照職缺做初步 fit scoring。

提示詞內容
Stage 1 System:
Extract structured information from this resume and return JSON:
{
"name": "full name",
"email": "email or null",
"phone": "phone or null",
"location": "city, country or null",
"linkedin": "URL or null",
"github": "URL or null",
"summary": "2-3 sentence professional summary",
"years_experience": number,
"current_title": "current/most recent job title",
"skills": {
"languages": ["Python", "JavaScript", ...],
"frameworks": ["Django", "React", ...],
"tools": ["Docker", "Git", ...],
"soft_skills": ["leadership", ...]
},
"experience": [{"title": "...", "company": "...", "duration": "...", "highlights": ["..."]}],
"education": [{"degree": "...", "institution": "...", "year": "..."}],
"certifications": ["..."],
"languages_spoken": ["English", ...]
}
Return only valid JSON.

Stage 1 User:
{resume_text}

Stage 2 System:
Given this candidate profile and job description, return JSON:
{
"fit_score": 0-100,
"fit_label": "Excellent|Good|Fair|Poor",
"strengths": ["matching point 1", "matching point 2", ...],
"gaps": ["missing skill 1", ...],
"recommendation": "Hire|Consider|Pass",
"recommendation_reason": "2-3 sentence explanation"
}
Return only valid JSON.

Stage 2 User:
Candidate profile:
{candidate_profile_json}

Job description:
{job_desc}

來源

agents/09-resume-parser-agent/agent.py

查看原始來源

這個提示詞在做什麼

這個 agent 由兩個 prompt 組成:第一段抽履歷資訊,第二段做 job fit 評估。它很適合當作 HR workflow 的 structured extraction + scoring pattern。

AI 需要具備的判斷

  • 能從非結構化履歷抽取聯絡方式、技能、經歷與教育
  • 能將候選人資訊整理成固定 JSON schema
  • 能根據 job description 找出匹配點與缺口
  • 能給出有理由的 Hire、Consider 或 Pass 建議

適合使用情境

  • 大量履歷初篩
  • 把 PDF/文字履歷轉進 ATS
  • 為 recruiter 產生候選人 fit summary

建議輸出

  • Resume profile JSON
  • fit_score 與 fit_label
  • strengths、gaps
  • recommendation 與原因

使用方式

  • 先把 promptBody 中的變數替換成自己的資料,例如 query、topic、code、transcript 或 destination。
  • 保留 system prompt 的角色與輸出格式,user prompt 則填入任務資料。
  • 如果要移植到 agent framework,先把角色、輸入、工具、輸出 schema 拆開,再接回 workflow。

來源與改寫策略

保留來源中的 PARSE_PROMPT 與 FIT_PROMPT,合併成一個兩階段工作流程提示詞。 來源:https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects/blob/9fda658/agents/09-resume-parser-agent/agent.py