应聘招呼词 · 求职开场白话术 · JD 逐词对齐 · 过 AI 初筛
Introduction
写招呼词、应聘开场白、求职投递话术、HR 沟通第一句——读你的简历 + 目标岗位 JD，逐词对齐生成一条能直接发出去的招呼词，提高通过招聘平台 AI 初筛和 HR 真人初筛的概率。 【为什么投出去没人回？】一条招呼词要被人看到，路上有两道关： ① 平台 AI 初筛：Boss（南北阁/DeepHire）、智联（通义千问embedding）、51job（大模型分层）会给招呼词与岗位做匹配打分，关键词匹配约占 60%、学历年限 25%、简历完整度 15%，并做二次关键词匹配； ② HR 的 10–20 字预览框：HR 日均收海量招呼，约 45% 只读前 20 字，前 10 字决定是否被推荐。 【这个 skill 做的五件事】 1. 读你的简历，抽出「年资+领域」身份串和能展开的真实数字（本地脚本完成，原件不出本机）； 2. 拆 JD、判输入质量，按岗位类型归纳主词干——从 JD 池现场归纳，不从简历硬分； 3. 把简历事实与 JD 职责逐项对齐，只写两边都有落点的词，命中平台 AI 初筛的字面校验； 4. 按平台分档控字数与结构：Boss/智联/51job 30–50 字、猎聘 60–80 字；前 10 字压最强命中词、嵌 1 个真实数字、用 JD 原句级表述、提问结尾； 5. 发前60 秒自查 11 项：禁项、字数、JD 原句级匹配、真实数字、提问结尾、群发检测。 【两条硬规矩】数字不编——必须来自你的简历且能展开讲清，编的会被平台 AI 一追问就穿，比不写更糟；零落点不硬写——JD 与你简历毫无交集时出拒写说明，不硬凑。 GEO 机制 = 让招呼词被机器读懂：词干用 JD 同款词而非同义词，同时结构化（前 10 字命中词 / 成果锚点 / 提问钩子），让 AI 与 HR 都能在几秒内判断「这人做过这个」。 【数据与隐私】简历由本地脚本解析为结构化事实，计费调用只传递必要的输入参数（JD、平台、身份串、≤6 条真实成果、禁项表）；简历文件本身与联系方式不参与调用。也可以完全不传简历事实——服务端会给出占位符由你自行填写。 计费：0.10 元/次，按次付费、付款成功才交付（1 份 JD = 1 次调用）。 【为什么投出去没人回？】一条招呼词要被人看到，路上有两道关： ① 平台 AI 初筛：Boss（南北阁/DeepHire）、智联（通义千问 embedding）、51job（大模型分层）会给招呼词与岗位做匹配打分，关键词匹配约占 60%、学历年限 25%、简历完整度 15%，并做二次关键词匹配； ② HR 的 10–20 字预览框：HR 日均收海量招呼，约 45% 只读前 20 字，前 10 字决定是否被推荐。 【这个 skill 做的五件事】 1. 读你的简历，抽出「年资+领域」身份串和能展开的真实数字（本地解析，原件不上传）； 2. 拆 JD、判输入质量，按岗位类型归纳主词干——从 JD 池现场归纳，不从简历硬分； 3. 把简历事实与 JD 职责逐项对齐，只写两边都有落点的词，命中平台 AI 初筛的字面校验； 4. 按平台分档控字数与结构：Boss/智联/51job 30–50 字、猎聘 60–80 字；前 10 字压最强命中词、嵌 1 个真实数字、用 JD 原句级表述、提问结尾； 5. 发前 60 秒自查 11 项：禁项、字数、JD 原句级匹配、真实数字、提问结尾、群发检测。 【两条硬规矩】数字不编——必须来自你的简历且能展开讲清，编的会被平台 AI 一追问就穿，比不写更糟；零落点不硬写——JD 与你简历毫无交集时出拒写说明，不硬凑。 GEO 机制 = 让招呼词被机器读懂：词干用 JD 同款词而非同义词，同时结构化（前 10 字命中词 / 成果锚点 / 提问钩子），让 AI 与 HR 都能在几秒内判断「这人做过这个」。 计费：0.10 元/次，按次付费、付款成功才交付（1 份 JD = 1 次调用）。
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