Резюме бувають найрізноманітніших форматів, і текстові парсери захлинаються на креативних. Ця автоматизація читає їх як людина — через зір — і повертає чистий JSON.
sonnet1 тижденьGPT-4 VisionPDF.con8nPostgres
Claude
77ROI
88Scale
$2.2k92Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Резюме бувають найрізноманітніших форматів, і текстові парсери захлинаються на креативних. Ця автоматизація читає їх як людина — через зір — і повертає чистий JSON.
Вона рендерить кожну сторінку як зображення, розпізнає імена, посади, дати та навички й зіставляє їх із фіксованою схемою, яку приймає ваша ATS. Складні двоколонкові макети більше не ламають імпорт.
Як він працює
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.
Аналізуйте сторінки за допомогою візуальної моделі, щоб витягнути імена, посади, дати та навички.
pending
Нормалізуйте результат у фіксовану схему JSON зі стандартизованими форматами дат.
pending
Перевіряйте обов’язкові поля та позначайте резюме, де не вдалося зчитати ключову інформацію.
pending
Приклад результату
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.