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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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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单份简历核验是"证伪一条条主张",成本高、结论弱。而当 HR 手上有一批简历时,存在一个杠杆更高的信号:结构性雷同。
如果二十份简历里有六份使用了同一套版式、同一种句式节奏、同一组项目、同一类开源贡献模式,那么这六份简历大概率出自同一条生产线——某个简历包装工具、某个培训机构、某个求职社群的模板。
这个发现的价值不是判定这六个人在造假(他们很可能都是真实做过这些项目的),而是:
对这批简历中来自模板的共性表述,降低其信息权重;把面试的注意力转向能区分个体的部分。
换句话说:当六份简历都写着"主导设计高并发架构,QPS 提升 300%"时,这句话就不再是区分度信号,面试官需要问别的。
对每份简历提取以下特征,读 references/template-fingerprints.md 了解各维度的具体提取方法:
| 维度 | 提取内容 |
|---|---|
| 版式指纹 | 分栏结构、字体、配色、图标使用、分区标题样式、页数、信息区排列顺序 |
| 句式指纹 | 要点条目的句式结构、平均长度、动词选择、是否每条都挂数字 |
| 词汇指纹 | 高频专有措辞("链路""闭环""赋能""治理""0→1""体感"等) |
| 项目组合指纹 | 项目类型的组合方式(如"一个 RAG + 一个秒杀 + 一个手写框架"这种覆盖多方向的经典组合) |
| 开源指纹 | 贡献的仓库集合、PR 类型、时间窗口 |
| 凭证指纹 | 同一竞赛的同一届次、同一批证书 |
| 叙事指纹 | 自我定位的措辞方式、技能栏的组织逻辑 |
两两比对指纹,按相似度分层:
极重要:弱雷同不构成任何信号。热门项目类型本来就集中——大量候选人做 RAG 项目,只是因为这是当前最热的学习方向。这属于时代共性,不是生产线特征。
只有版式 + 句式 + 项目组合三者同时高度雷同,才值得记录。
发现雷同后,必须先排除完全正当的解释:
| 观察 | 正当解释 |
|---|---|
| 多人项目相同 | 他们是同一个团队的成员——这非常常见,也完全诚实 |
| 多人经历相同 | 同一实习项目组、同一课程、同一竞赛队伍 |
| 多人版式相同 | 用了同一个流行的开源简历模板(这类模板被数万人使用) |
| 多人措辞相同 | 同一个行业的通用黑话,或同一份广为流传的简历写作指南 |
| 多人开源贡献相同 | 参加了同一个开源活动、同一个社区的新手引导 |
同一团队的成员简历相似,是最常见也最正当的情况。此时正确的处理是记录"这几位候选人可能来自同一团队/项目组",这对 HR 是有用的中性信息(比如避免重复问同一个项目、或注意个人边界的划分),而不是负面信号。
这才是本 skill 真正的产出。识别出模板部分之后,找出模板之外的、能区分个体的内容:
然后为面试官输出差异化提问建议:既然共性部分无区分度,就针对这些差异点提问。
### 批量筛查结果
**样本**:N 份简历
**聚类**:发现 M 组结构性雷同
#### 组 1:[强雷同],涉及候选人 A、C、F
**共同指纹**:
- 版式:完全一致(单栏、蓝色分区标题、公司 logo 条、两页)
- 句式:要点均为"动词 + 系统能力 + 业务价值 + 数字",平均 45 字
- 项目组合:三人均含"RAG 问答 + 秒杀系统 + 手写 RPC"
- 开源:三人 PR 集中在同一组 5 个仓库,均为文档类改动,时间窗均在 2025.06—07
**已排除的正当解释**:
- 非同一团队(三人所述公司、时间均不同)
- 非通用开源模板(该版式未在公开模板库中检索到)
**结论**:三份简历**很可能出自同一套简历生产流程**(工具、培训或社群模板)。
**这意味着什么(重要)**:
- 这**不表示**三位候选人在造假,也不影响对他们能力的判断;
- 这**只表示**:三份简历中的共性表述(尤其是相同的项目描述与指标)**不具备区分度**,不应作为择优依据;
- 建议把面试重点转向下方的差异点。
**可用于区分个体的点**:
| 候选人 | 独有内容 | 建议追问方向 |
| A | 在共同项目外有 XX 经历 | ... |
| C | GitHub 上有实质性 T4 级贡献 | ... |
| F | 无模板外内容 | 建议深挖共同项目中的个人边界 |
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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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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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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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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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