Cv's komen in elke denkbare layout binnen, en plat-tekst-parsers slaan vast op de creatieve exemplaren. Dit leest ze zoals een mens dat doet, met vision, en geeft daarna schone JSON terug.
sonnet1 weekGPT-4 VisionPDF.con8nPostgres
Claude
77ROI
88Scale
$2.2k92Saved
ROI for
README.md
Waarom deze subagent
Cv's komen in elke denkbare layout binnen, en plat-tekst-parsers slaan vast op de creatieve exemplaren. Dit leest ze zoals een mens dat doet, met vision, en geeft daarna schone JSON terug.
Het rendert elke pagina als afbeelding, legt namen, functies, data en vaardigheden vast en mapt ze naar een vast schema dat je ATS kan inlezen. Lastige tweekoloms-ontwerpen breken de import niet langer.
Hoe hij werkt
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Leest de pagina's met een vision-model om namen, functies, data en vaardigheden vast te leggen.
pending
Normaliseert het resultaat naar een vast JSON-schema met consistente datumnotaties.
pending
Valideert verplichte velden en markeert elk cv waar een sleutelveld niet kon worden gelezen.
pending
Voorbeelduitvoer
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Parse the resume into the fixed JSON schema; use null for missing fields and never invent employers or dates.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.