Özgeçmişler hayal edilebilecek her düzende gelir ve düz metin ayrıştırıcılar yaratıcı olanlarda tıkanır. Bu, onları bir insan gibi vision ile okur ve temiz JSON döndürür.
sonnet1 haftaGPT-4 VisionPDF.con8nPostgres
Claude
77ROI
88Scale
$2.2k92Saved
ROI for
README.md
Bu otomasyon neden işinize yarar
Özgeçmişler hayal edilebilecek her düzende gelir ve düz metin ayrıştırıcılar yaratıcı olanlarda tıkanır. Bu, onları bir insan gibi vision ile okur ve temiz JSON döndürür.
Her sayfayı görsel olarak render eder; isimleri, rolleri, tarihleri ve becerileri yakalar ve bunları ATS'inizin sindirebileceği sabit bir şemaya eşler. Zorlu iki sütunlu tasarımlar içe aktarmayı bozmayı bırakır.
Nasıl çalışır
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.
Sayfaları bir vision modeliyle oku; isimleri, rolleri, tarihleri ve becerileri yakala.
pending
Sonucu, tutarlı tarih formatlarıyla sabit bir JSON şemasına normalize et.
pending
Zorunlu alanları doğrula ve önemli bir alanın okunamadığı her özgeçmişi işaretle.
pending
Örnek çıktı
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.