glmv-resume-screen

GLM-V 履歴書スクリーニングスキル

ZhiPu GLM-V マルチモーダルモデルを使用して、履歴書を一括で読み込み、基準に照らして候補者をスクリーニングします。

使用する場面

• 特定の基準に照らして、複数の履歴書を絞り込み／スクリーニングする
• ユーザーが「履歴書をスクリーニング」「候補者を評価」「履歴書選考」「resume screening」「filter candidates」と言及した場合
• 職種に対して候補者を比較する
• 応募書類を一括で評価する

対応する入力形式

種類	形式	最大数	取得元
履歴書（URL）	pdf, docx, txt	50	URL
履歴書（ローカル）	pdf のみ	合計 50 ページ以下	ローカルパス

ローカル PDF： ローカル PDF ファイルは、モデルに送信する前にページごとに画像（base64）へ変換されます。PyMuPDF が必要です（pip install PyMuPDF）。URL ファイルは pdf/docx/txt を含むすべての形式に対応しています。 ローカル PDF は自動的にページごとに画像（base64）へ変換されてモデルに送信されます。PyMuPDF（pip install PyMuPDF）のインストールが必要です。URL ファイルは pdf/docx/txt など、すべての形式に対応しています。

📋 出力表示ルール（必須）

スクリプトの実行後、スクリーニング結果全体（Markdown テーブル）を、返された内容どおりに必ず表示してください。要約、省略したり、「スクリーニングが完了しました」とだけ伝えたりしないでください。ユーザーが判断できるよう、各候補者の詳細な分析が必要です。

• Markdown テーブル全体（番号、氏名、合否、マッチ度、理由）を表示する
• 出力が保存された場合（-o）、ファイルパスを提示し、ファイルの内容も表示する
• スクリーニング結果が空の場合は、その理由を説明する

リソースリンク

リソース	リンク
API キーを取得	https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys
API ドキュメント	チャット補完

前提条件

API キーの設定（必須）

このスクリプトは ZHIPU_API_KEY 環境変数からキーを読み込み、ほかの Zhipu スキルと共有します。 スクリプトは ZHIPU_API_KEY 環境変数からキーを取得し、ほかの Zhipu スキルと同じキーを共有します。

キーの取得： Zhipu Open Platform API Keys にアクセスして、キーを作成するかコピーしてください。

設定方法（いずれかを選択）：

1. OpenClaw の設定（推奨）： openclaw.json の skills.entries.glmv-resume-screen.env に設定します。

   "glmv-resume-screen": { "enabled": true, "env": { "ZHIPU_API_KEY": "你的密钥" } }
   

2. シェル環境変数： ~/.zshrc に追加します。

   export ZHIPU_API_KEY="你的密钥"
   

💡 すでに別の Zhipu スキル（例：zhipu-tools または glmv-caption）を設定している場合、同じ ZHIPU_API_KEY を共有するため、追加の設定は不要です。 💡 すでに別の Zhipu スキル（例：zhipu-tools、glmv-caption）用にキーを設定している場合、同じ ZHIPU_API_KEY を共有するため、設定を繰り返す必要はありません。

使用方法

基本的なスクリーニング

python scripts/resume_screen.py \
  --files "https://example.com/resume1.pdf" "https://example.com/resume2.docx" \
  --criteria "3年以上工作经验，有Python开发经验，有大型项目管理经验"

Markdown として保存

python scripts/resume_screen.py \
  --files "https://example.com/resume1.pdf" "https://example.com/resume2.docx" \
  --criteria "本科以上学历，5年后端开发经验" \
  --output result.md

JSON として保存

python scripts/resume_screen.py \
  --files "https://example.com/resume1.pdf" "https://example.com/resume2.docx" \
  --criteria "有机器学习经验" \
  --output result.json --pretty

カスタムシステムプロンプト

python scripts/resume_screen.py \
  --files "https://example.com/resume1.pdf" \
  --criteria "前端开发岗位，3年经验" \
  --system-prompt "你是一位资深技术面试官，特别关注候选人的项目深度和技术选型能力"

出力例

モデルは次のような Markdown テーブルを出力します。

| 序号 | 候选人姓名 | 是否符合    | 符合程度 | 原因分析                                                    |
| ---- | ---------- | ----------- | -------- | ----------------------------------------------------------- |
| 1    | 张三       | ✅ 符合     | 高       | 5年后端经验，熟练使用Python和Django，主导过3个大型项目      |
| 2    | 李四       | ❌ 不符合   | 低       | 仅1年开发经验，主要使用Java，无Python经验                   |
| 3    | 王五       | ⚠️ 部分符合 | 中       | 3年Python经验但无项目管理经验，技术栈匹配但缺乏大型项目经历 |

CLI リファレンス

python scripts/resume_screen.py --files FILE [FILE...] --criteria CRITERIA [OPTIONS]

パラメーター	必須	説明
--files, -f	✅	履歴書ファイルの URL（pdf/docx/txt、URL のみ、最大 50 件）
--criteria, -c	✅	スクリーニング基準のテキスト
--model, -m	いいえ	モデル名（デフォルト：glm-4.6v）
--system-prompt, -s	いいえ	カスタムシステムプロンプト（デフォルト：プロフェッショナルな HR アシスタント）
--temperature, -t	いいえ	サンプリング温度 0～1（デフォルト：0.3）
--max-tokens	いいえ	最大出力トークン数（デフォルト：4096）
--output, -o	いいえ	結果をファイルに保存（Markdown は .md、JSON は .json）
--pretty	いいえ	JSON 出力を整形

エラー処理

API キーが設定されていません： → ユーザーに ZHIPU_API_KEY の設定を案内します

認証に失敗しました（401/403）： → API キーが無効または期限切れです → 再設定してください

レート制限（429）： → クォータを使い切りました → 待ってから再試行してください

ローカルパスが指定されました： → エラー：URL のみサポートされています

コンテンツがフィルタリングされました： → warning フィールドが存在します → 安全性審査によりコンテンツがブロックされました

タイムアウト： → 履歴書が大きすぎるか、多すぎます → ファイル数を減らしてください