智能招聘：让优秀人才不再错过

class SmartRecruiter:
    """智能招聘系统"""
    
    def __init__(self, llm_api):
        self.llm = llm_api
        self.skill_taxonomy = self.load_skill_taxonomy()
        
    def parse_resume(self, resume_text):
        """解析简历"""
        prompt = f"""请解析以下简历，提取结构化信息：

{resume_text}

请返回JSON格式：
{{
    "basic_info": {{
        "name": "",
        "email": "",
        "phone": "",
        "location": ""
    }},
    "education": [...],
    "experience": [
        {{
            "company": "",
            "position": "",
            "duration": "",
            "responsibilities": [],
            "achievements": []
        }}
    ],
    "skills": {{
        "technical": [],
        "soft": [],
        "languages": []
    }},
    "summary": "候选人核心优势总结"
}}"""
        
        result = self.llm.generate(prompt, temperature=0.1)
        return json.loads(result)
    
    def match_candidate(self, candidate_profile, job_description):
        """候选人匹配"""
        prompt = f"""请评估候选人与岗位的匹配度：

岗位要求：
{job_description}

候选人信息：
{json.dumps(candidate_profile, ensure_ascii=False)}

请从以下维度评估：
1. 技能匹配度 (0-100)
2. 经验相关度 (0-100)
3. 发展潜力 (0-100)
4. 综合推荐指数 (0-100)

并给出：
- 匹配的关键优势（3-5点）
- 潜在的不足（如有）
- 面试重点关注领域
- 总体评估建议"""
        
        analysis = self.llm.generate(prompt)
        return self.parse_match_result(analysis)
    
    def generate_interview_questions(self, candidate, position):
        """生成面试问题"""
        prompt = f"""基于候选人背景和岗位要求，生成个性化面试问题：

岗位：{position['title']}
关键要求：{position['requirements']}

候选人背景：
- 技能：{', '.join(candidate['skills']['technical'])}
- 经验：{self.summarize_experience(candidate['experience'])}

请生成：
1. 技术能力考察题（3道）
2. 项目经验深挖题（2道）
3. 情景问题（2道）
4. 文化契合度问题（1道）

每道题目包括：
- 问题内容
- 考察重点
- 优秀回答要点"""
        
        questions = self.llm.generate(prompt)
        return self.format_questions(questions)
    
    def evaluate_interview(self, transcript, expected_skills):
        """评估面试表现"""
        prompt = f"""评估候选人面试表现：

面试记录：
{transcript}

考察技能点：
{', '.join(expected_skills)}

请评估：
1. 技术能力展现
2. 沟通表达能力
3. 问题解决思路
4. 学习能力潜力
5. 团队合作意识

给出0-10分的评分和具体评价。"""
        
        evaluation = self.llm.generate(prompt)
        return evaluation
    
    def generate_talent_report(self, candidate_data):
        """生成人才报告"""
        # 综合分析候选人数据
        report = {
            'overview': self.analyze_candidate_overview(candidate_data),
            'strengths': self.identify_strengths(candidate_data),
            'development_areas': self.identify_gaps(candidate_data),
            'career_trajectory': self.predict_career_path(candidate_data),
            'recommendation': self.make_recommendation(candidate_data)
        }
        
        return report