CV mają najróżniejsze układy, a zwykłe parsery tekstu dławią się na tych kreatywnych. To narzędzie czyta je jak człowiek — za pomocą wizji — i zwraca czysty JSON.
sonnet1 tydzieńGPT-4 VisionPDF.con8nPostgres
Claude
77ROI
88Scale
$2.2k92Saved
ROI for
README.md
Dlaczego ten subagent
CV mają najróżniejsze układy, a zwykłe parsery tekstu dławią się na tych kreatywnych. To narzędzie czyta je jak człowiek — za pomocą wizji — i zwraca czysty JSON.
Renderuje każdą stronę jako obraz, wychwytuje imiona i nazwiska, stanowiska, daty i umiejętności, a następnie mapuje je na stały schemat, który Twój ATS bez problemu wczyta. Podstępne dwukolumnowe układy przestaną psuć import.
Jak działa
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.
Odczytaj zawartość stron za pomocą modelu wizyjnego, wyłapując imiona, stanowiska, daty i umiejętności.
pending
Znormalizuj wynik do ustalonego schematu JSON ze spójnymi formatami dat.
pending
Sprawdź wymagane pola i oznacz te CV, w których nie udało się odczytać kluczowych danych.
pending
Przykładowe wyjście
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.