昨天我看了这位老师的文章，觉得很好：mp.weixin.qq.com/s/66zlftFwb…
流程图：
然后我就想，他写的需求这么清晰，能不能直接给文章给AI读了，直接开发整个APP出来，全自动化。然后，真的做出来了！ 100%都是AI写的代码，基本上不需要任何技巧，全自动化AI完成了，反正我是非常震惊。
我检查了AI写的全部代码了，它写的完全正确。本次实验是基于 claude code + kimi api 。参考：
Claude Code 绝对是当下最强AI数据分析神器-拉上kimi k2一起干，尝试完全自动化的对amazon数据进行数据分析： 1 先去卖家精灵拿重点数据 卖家精灵有很多数据，免费版都足够多数据了， 怎样利用AI+小数据 > 大数据？ 小数据得到的洞察力可能比大数据效果更好，试试看： [image] SellerSprite 只需1个ASIN，一键攻克亚马逊站内搜索流量、关联流量、广告…
功能解释：
### 4. 文档解析与元数据提取
- [x] 实现PDF简历的基础解析功能 (PDF -> Text/Markdown)
- [ ] 集成多模态LLM或LlamaParse API进行高级解析 (可选，视效果而定)
- [x] 开发元数据提取功能:
- [x] 设计/完善 `Metadata` Pydantic模型
- [x] 编写Prompt，利用LLM从简历文本中提取元数据
- [x] 实现元数据提取函数 (`core/extractor.py`)
- [x] 集成缓存机制到解析和提取流程
### 5. 查询理解模块
- [x] 开发自然语言查询解析功能:
- [x] 设计查询条件的结构化模型
- [x] 编写Prompt，利用LLM从HR输入中提取查询条件
- [x] 实现查询解析函数 (`core/query_parser.py`)
### 6. 向量索引与语义检索
- [x] 实现简历文本的向量化处理 (使用选定的Embedding模型)
- [x] 完善向量数据库的索引创建、更新、删除功能
- [x] 实现基于查询向量的语义检索功能 (`core/retriever.py`)
### 7. 多阶段筛选逻辑
- [x] 实现硬性条件过滤器 (`core/filter.py`)
- [x] 设计并实现多维度评分算法 (`core/scorer.py`)
- [x] 行业领域匹配
- [x] 技能匹配
- [x] 薪资匹配
- [x] 学历匹配
- [x] 地理位置匹配
- [x] 个性标签匹配
- [x] 实现综合评分与排序逻辑 (`core/ranker.py`)
### 8. 候选人分析与结果生成
- [x] 利用LLM生成候选人综合评价 (`core/analyzer.py`)
- [x] 设计候选人匹配结果的数据结构
- [x] 开发结果聚合与格式化输出功能 (`core/result_formatter.py`)
