如果你在招聘与人事系统里反复做简历初筛辅助，可以考虑把经验沉淀为一个 Skill：写清触发条件、步骤、输出格式和边界，让智能体代劳重复部分，人只负责把关。

本文介绍如何在 GPTs 上实现这个技能，包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目说明
技能简历初筛辅助（resume-screen）
作用按岗位要求整理简历要点供人工判断
输入简历与岗位要求
输出要点对照表
形态纯提示词
风险高
适用人群人力资源

处理流程分四步：

  1. 提取经历
  2. 对照要求
  3. 标出待核实信息
  4. 由人工决定

这个技能纯指令型，不需要额外脚本或外部连接，复制到大多数平台都能用；属于高风险：涉及权限、个人信息或不可逆操作，Skill 只产出建议或草稿，执行前必须人工确认。

在 GPTs 中是什么形态

GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手，可以设置指令（Instructions）、上传知识文件、开启所需能力，并通过 Actions 调用外部 API。

创建与分享的权限取决于账户类型与工作区设置，以 OpenAI 官方说明为准。

示例配置

# Instructions（指令）示意
你是「简历初筛辅助」助手。用户会提供简历与岗位要求。
1. 提取经历
2. 对照要求
3. 标出待核实信息
4. 由人工决定
输出：要点对照表。
- 涉及个人信息与录用决定，必须由人做最终判断。
- 只输出建议、草稿或命令预览，不执行任何不可逆操作；需要执行时先请用户明确确认。
知识文件中的规范优先于你的通用习惯；找不到依据时直说。

示例里最重要的是两处：一是描述（或指令开头）要写明「什么时候用」，让智能体在人力资源提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「涉及个人信息与录用决定，必须由人做最终判断」这类领域规矩，避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

  1. 在 GPT 编辑器中新建 GPT，填写名称与描述
  2. 在 Instructions 中写入技能步骤、输出格式与约束
  3. 上传团队规范、模板等知识文件
  4. 需要外部数据时配置 Actions（OpenAPI 描述）
  5. 在预览中测试后保存，并设置分享范围

实操：一次完整的运行

假设你在招聘与人事系统中发出这样的请求（虚构示例）：

用简历初筛辅助技能处理这份简历与岗位要求，输出要点对照表。

智能体识别到任务与「简历初筛辅助」相关后，会依次提取经历、对照要求、标出待核实信息、由人工决定。最终交付要点对照表，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始简历与岗位要求抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。

测试与验收

在预览窗口用正常、缺信息和越界三类请求测试，确认指令中的边界有效。

针对这个技能，还建议额外准备：

  • 一份信息齐全的标准简历与岗位要求，检查输出是否完整
  • 一份缺少关键信息的输入，检查智能体是否先提问而不是编造
  • 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入，检查约束是否仍然有效

常见坑

  • 知识文件包含不应外泄的信息却设置了公开分享。
  • Instructions 过长且结构混乱，关键规则被忽略。
  • 只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的要点对照表结构不同。
  • 高风险技能没有设置人工确认环节，智能体直接执行了不可逆操作。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。