Os currículos chegam em todos os formatos imagináveis e os analisadores de texto simples engasgam-se com os mais criativos. Isto lê-os como uma pessoa, com visão, e devolve JSON limpo.
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Claude
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Porquê este subagente
Os currículos chegam em todos os formatos imagináveis e os analisadores de texto simples engasgam-se com os mais criativos. Isto lê-os como uma pessoa, com visão, e devolve JSON limpo.
Renderiza cada página como imagem, capta nomes, cargos, datas e competências, e mapeia-os para um esquema fixo que o seu ATS consegue processar. Os layouts complicados de duas colunas deixam de quebrar a importação.
Como funciona
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.
Ler as páginas com um modelo de visão para capturar nomes, funções, datas e competências.
pending
Normalizar o resultado para um esquema JSON fixo com formatos de data consistentes.
pending
Validar os campos obrigatórios e assinalar qualquer currículo onde um campo essencial não tenha sido lido.
pending
Saída de exemplo
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.