技术博客与公开技术输出的原创性核验:整段正文逐字检索比对来源、全量标题批量筛查、分层抽样给出可复现的命中率,判断内容是原创实践还是未标注的搬运,并与简历经历做时间与内容交叉印证。凡是要评估某人技术写作的真实性或含金量就使用本技能——包括用户说"他博客写得怎么样""这些文章是不是抄的""原创 200 篇是真的吗""公众号/掘金/CSDN 这些内容可信吗"时。
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学术、竞赛与资质凭证核验:对论文、专利、竞赛名次、职业证书、开源社区身份、公开 benchmark 成绩逐条比对权威公开源,核对作者顺序、名次分母与定语、专利法律状态、头衔层级,识别申请写成授权、Workshop 写成主会、省略分母等拔高手法。
凡是简历上出现可对外部权威源核对的凭证就使用本技能——包括用户说"他这个论文是真的吗""这个竞赛奖含金量如何""专利查得到吗""他说自己是 Committer 靠谱吗"时。
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论文、专利、竞赛、证书是简历里唯一有权威第三方数据库可查的部分。这让它们成为核验性价比最高的维度:几分钟就能得到确定性远高于其他维度的结论。
但也正因为可查,纯粹凭空捏造的情况反而少见。更常见的是口径拔高——名次的分母被省略、作者顺序被模糊、申请中的专利写成已授权、参与写成主导。本 skill 的重点在这里。
查询源清单见 references/public-verification-sources.md。
核验步骤:
高频的口径拔高:
| 简历表述 | 需要核对的事实 | 落差说明 |
|---|---|---|
| "发表论文 XX(一作)" | 作者列表第一位是否为候选人 | 若为二作/三作 → 明确落差 |
| "发表于 XX 会议" | 是主会论文,还是 Workshop / Poster / 短文 | Workshop 论文写成主会 → 明确落差 |
| "CCF-A 类论文" | 该会议/期刊的实际分级 | 分级不符 → 明确落差 |
| "已发表" | 是否为已录用,还是仅预印本/投稿中 | 预印本写成"发表" → 明确落差 |
| "共同一作" | 论文中是否有共同一作标注(通常有 † 或 * 及说明) | 无标注却声称共一 → 需追问 |
必须排除:
同名判定:必须结合单位、共同作者、研究方向综合判断。仅姓名相同一律视为"无法确认"。
核验步骤:
高频的口径拔高:
| 简历表述 | 实际状态可能是 | 落差 |
|---|---|---|
| "拥有 XX 项专利" | 处于"实质审查中"或"已公开未授权" | 申请 ≠ 授权,明确落差 |
| "发明专利" | 实际是实用新型或外观设计 | 类型不符,明确落差 |
| "第一发明人" | 排在第三、第四位 | 顺序不符 |
| "专利已转化应用" | 无任何实施证据 | 需追问 |
必须排除:专利从申请到授权周期长(1—3 年),简历写"已申请"是完全准确的表述;职务发明的发明人顺序由公司决定,个人无法选择。
查不到时:发明专利自申请日起满 18 个月才公开。若简历声称的申请时间在 18 个月内,查不到是完全正常的,必须标注 结构性不可公开核验(处于未公开期)。
核验步骤:
高频的口径拔高(竞赛是拔高最集中的地方):
| 简历表述 | 需要核对 | 说明 |
|---|---|---|
| "全国 TOP 1%" | 分母是参赛队伍数还是报名人数? | 报名与实际提交的队伍数常差数倍 |
| "Kaggle 银牌/前 5%" | Public LB 还是 Private LB? | Public LB 排名常因过拟合而虚高 |
| "国家级一等奖" | 该赛事的奖项设置与获奖比例 | 有些赛事一等奖比例高达 20% |
| "队长/核心成员" | 队伍规模、官方是否公示分工 | 通常属 结构性不可公开核验,转面试追问 |
| "XX 大赛冠军" | 是总决赛冠军,还是分赛区/单赛道冠军 | 常见省略定语 |
核验重点是"分母和定语",不是"有没有获奖"。
必须排除:官方榜单已下线(老赛事很常见);企业内部赛无公开信息;赛事更名或主办方变更。
核验步骤:多数证书有官方在线验证入口,需要证书编号。简历上通常不写编号——此时标注"需候选人提供证书编号方可核验",转为 HR 在正式背调环节处理,不做推测。
注意:有效期是常被忽略的一项。部分认证(云厂商认证、部分安全认证)有 2—3 年有效期,过期后表述应为"曾持有"。这是很轻微的表述问题,通常不值得作为疑点上报。
形态:内部技术周刊登榜次数、内部作者等级(如 LVx)、内部创作者榜排名、内部评优、内部认证。
例:「多次登上公司技术周刊,内部作者等级 LV8,年度优秀技术创作者榜第 13 名」。
核验结论:一律 结构性不可公开核验。 这类荣誉:
为什么仍需单独列出:这类表述听感很强(有具体排名、有等级数字、有次数统计),容易被读者当作有分量的外部成就来读,但它的可核验性其实等同于"我在内部很受认可"这句自述。
正确处理:
结构性不可公开核验,这是中性结论,不构成任何负面信息;特别提醒:不同公司的等级体系完全不可比,绝不能跨公司横向比较(A 公司的 LV8 与 B 公司的 LV8 无任何可比性)。
形态:声称在某个公开评测基准上取得的成绩,如「在 XX-Bench 上通过率提升 N%」「在 YY 榜单排名第 M」。
与内部荣誉相反,这一类通常是可核验的——公开 benchmark 的意义就在于可复现、可比较。
核验步骤:
高频的口径拔高:
| 简历表述 | 需要核对 |
|---|---|
| 「通过率较 baseline 提升 N%」 | baseline 是官方的还是自选的?N% 是相对提升还是百分点?(见 career-narrative-patterns.md §2.25) |
| 「在 XX-Bench 上达到 M%」 | 全量还是子集?是否为"难题子集"这类经过筛选的样本? |
| 「超过 SOTA」 | 对照的是哪个时间点的 SOTA?评测设置是否一致? |
| 「复现了某论文并提升」 | 复现结果与论文报告值是否一致?"提升"的对照是论文值还是自己的复现值? |
必须排除:
结构性不可公开核验;形态:「借鉴 XX 论文的方法」「复现 YY 论文并提升策略」「基于 ZZ 的思路改进」。
这类表述本身完全正当——工程实践中借鉴与复现论文是标准做法,且如实说明出处比不说明更诚实。
核验要点:区分三种截然不同的参与深度,简历常不加区分:
| 实际做的事 | 恰当表述 |
|---|---|
| 读了论文,用了其中的思路 | 借鉴 / 参考了该方法 |
| 完整复现了论文结果 | 复现了该论文(应能给出复现结果与论文值的对比) |
| 在复现基础上做了改进并验证 | 在该方法基础上改进(应能说明改了什么、效果如何验证) |
追问方式:「复现的结果和论文报告的数字差多少?差异的原因分析过吗?」——真正复现过的人对差异有具体认知,因为复现几乎从不与论文数字完全一致。
简历常见"XX 项目 Committer / Maintainer / PMC 成员 / TSC 成员"。这类身份多数有公开名单:
MAINTAINERS、OWNERS、CODEOWNERS 文件;核验要点:
若名单中查不到,结合 /github-audit 的 PR 记录判断实际贡献量级。
### 凭证核验
| # | 简历表述 | 核验源 | 查到的事实 | 结论 |
| 1 | "一作发表于 XX 会议" | [索引链接] | 作者列表第 3 位;该文为 Workshop 论文 | 部分属实:作者顺序与论文类型均与表述不符 |
| 2 | "拥有 2 项发明专利" | [专利库链接] | 2 项均为"实质审查中",未授权 | 部分属实:申请中≠已授权 |
| 3 | "XX 大赛全国前 1%" | 官方榜单已下线 | 无法访问 | 待核验:榜单已下线,建议面试确认分母口径 |
| 4 | "XX 项目 Committer" | 仓库 MAINTAINERS 文件 | 名单中存在 | 已核实 |
**同名风险说明**:[逐条说明如何确认为同一人,或标注无法确认]
**未公开期说明**:[对处于专利未公开期等正常查不到的情况,明确说明]
本维度是最容易得到硬结论的,但仍要克制:
直接矛盾 的情况:官方数据库的客观字段与简历表述直接矛盾,且身份归属已确认无疑(如作者列表明确显示第三作者,简历写一作;专利法律状态明确为"审查中",简历写"已授权")。这类矛盾可摘录、可复现、无歧义。疑似 的情况:身份归属存在同名可能;简历表述有多种解读方式;核验源本身权威性存疑。结构性不可公开核验 的情况:处于未公开期、榜单下线、无公开索引、需要证书编号而候选人未提供。特别提醒:凭证类问题往往比其他维度更"扎眼",但很多落差源于表述不规范而非故意造假——比如学生不清楚 Workshop 与主会的区别、不知道"申请"与"授权"在简历上的分量差异。报告中应把这种可能性写出来,让面试官自行判断是能力问题、表述问题还是诚信问题。
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概要と使いどころ
技术博客与公开技术输出的原创性核验:整段正文逐字检索比对来源、全量标题批量筛查、分层抽样给出可复现的命中率,判断内容是原创实践还是未标注的搬运,并与简历经历做时间与内容交叉印证。凡是要评估某人技术写作的真实性或含金量就使用本技能——包括用户说"他博客写得怎么样""这些文章是不是抄的""原创 200 篇是真的吗""公众号/掘金/CSDN 这些内容可信吗"时。
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GitHub/GitLab 贡献真实性核验:逐个查看 PR 的实际 diff、按领域与深度分类统计、核对贡献量级与"Contributor/核心贡献者/Maintainer"类表述是否相符,识别刷绿、刷 PR、刷 star 与领域错配(如自称 AI Infra 实则全是前端提交)。凡是要评估某人 GitHub 的含金量就使用本技能——包括用户说"他这个 GitHub 怎么样""这个 contributor 有多少水分""开源经历值多少""帮我看看这个账号"时。也在 /resume-audit 需要核验代码托管材料时调用。
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面试官出题技能:基于最难核验或最可疑的经历,生成 3—6 道扎在候选人自己项目具体实现细节上的追问题,通过锚定私有细节、反事实推理、错误前提陷阱、现场量级估算四种机制让通用 AI 难以代答,并附参考答案要点、评分标准、典型错误回答与"答不上来不说明什么"。凡是要为一次面试准备问题就使用本技能——包括用户说"面试该问他什么""帮我准备几个问题""怎么问才能问出他是不是真做过""出几道能压住他的题"时。
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批量简历生产线识别:在一批简历中检测版式、句式、项目组合、开源模式的结构性雷同,识别可能出自同一简历工具或培训模板的群体,产出的是"这些共性表述不具备区分度"的提问策略建议,绝不用于淘汰任何候选人。凡是同时面对多份简历要做批量判断就使用本技能——包括用户说"这批简历怎么都长一个样""这几个人是不是一个班出来的""帮我筛一下这十份简历"时。
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项目经历真实性与质量核验:核对项目实际代码与简历描述是否吻合、复杂度与声称难度是否匹配、个人贡献边界、是否有真实使用痕迹,并比对同质化项目难度基准表判断简历描述强度是否超出该类项目的典型范围。凡是要判断一个项目的真实分量就使用本技能——包括用户说"这项目有多难""是不是套模板的""这个项目能说明什么水平""他是不是真做过"时。
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面向招聘方的简历核验主入口:读取候选人简历及其主动提供的 GitHub、项目、博客、论文链接,逐条核验强主张,识别经历包装、范围拉伸、开源刷量、时间线冲突,输出七档证据分级报告并生成带坑的面试题。凡是收到一份简历要判断真假、含金量或该不该面,都应使用本技能——包括用户只说"帮我看看这份简历""这个人靠谱吗""这简历有没有水分""值不值得约面""帮我背调一下""这个候选人怎么样"而没有说"核验"二字时。也适用于用户以面试官或 HR 身份评估候选人材料的任何场景。
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