它不是一个普通链接，而是一个可拆解的工作样本
适合解决“招聘材料分散、HR 手工整理简历耗时、招聘经理缺少每日摘要”的问题。必须强调只能用于资料整理和人工复核辅助，不能直接淘汰候选人。
本地完整包已通过基础压缩包检查；有说明文件（README），便于学员理解；包含可导入或可拆解的工作流 JSON 文件；适合做节点连接和凭据替换练习；原清单识别到许可协议信息。
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工作流
BIGHR-AI-0101
engrjamalakram/cv-screening-ai-workflow
这是招聘/简历处理自动化工作流，核心是把候选人资料进入、解析、摘要、筛选提示、通知或报表输出串起来。
它具体能做什么
- 从邮箱、ATS、BreezyHR 或上传目录接收候选人/申请信息
- 自动下载或读取 PDF/DOCX 简历，并抽取文本内容
- 调用大模型节点抽取候选人信息、生成摘要、评分或结构化 JSON
- 把结果写入 Google Sheets/表格或仪表盘，方便 HR 后续人工查看
- 自动发送邮件/消息/Slack 提醒，减少招聘或入职流程中的人工通知
可以重点拆解哪一层结构
基本原理是：通过 n8n 或 JSON 工作流接收简历、表单、邮箱或 ATS 数据，调用大模型或规则节点抽取信息，再写入表格、发送邮件或生成招聘经理摘要。
- Automated CV screening workflow
- LLM-powered candidate evaluation
- Skill and experience extraction
- AI-driven candidate scoring
- Automated shortlist recommendations
建议谁用，谁先不要用
适合
适合想学习 n8n/自动化节点连接、大模型节点接入、凭据替换和流程测试的学员、运营同学和技术同学。
不适合
不适合直接用于真实候选人通过/淘汰/排名/性格判断，也不适合上传真实候选人或员工敏感数据做课堂测试。
建议按这个顺序学习
- 先找到工作流 JSON 或 main.json
- 导入前先浏览节点链条：Workflow Configuration、Extract Text from PDF CV、OpenAI Chat Model、Structured Output Parser、AI Agent - CV Analysis、Gmail Trigger、Append row in sheet、Send a message
- 删除或替换所有凭据、Webhook、邮箱、API key 和外部系统连接
- 在 n8n/测试平台中用模拟表单、测试邮箱或假简历跑一遍
依赖提示：可能需要按说明文件（README）安装依赖、配置 API key 或在测试平台导入。
从哪些文件开始看
关键文件
- README.md
- cv-screening-workflow-public.json
工作流文件
- cv-screening-workflow-public.json
说明文件信号（README）
- Automated CV screening workflow
- LLM-powered candidate evaluation
- Skill and experience extraction
- AI-driven candidate scoring
- Automated shortlist recommendations
- Workflow orchestration using n8n and Make.com
下载前需要先知道什么
涉及招聘/候选人/简历/面试，页面必须写明：只用于学习结构和辅助整理，不能用于自动通过、淘汰、排序或性格判断。
GitHub 下载链接：https://github.com/engrjamalakram/cv-screening-ai-workflow/archive/refs/heads/main.zip
GitHub 项目页：https://github.com/engrjamalakram/cv-screening-ai-workflow