应用工具工具
Recruvoskill：基于 GitHub 与编程竞赛证据的 AI 招聘评估平台
abhixw/Recruvoskill · Recruvoskill is an AI-native hiring platform that evaluates candidates using real work evidence from GitHub and competitive programming. It extracts technical signals, scores candidates against job tasks with explainable reasons, and lets recruiters make Advance/Reject decisions.
ELI5：它是什么，解决什么问题
Recruvoskill 是一个 AI 原生招聘平台，用求职者在 GitHub 仓库与编程竞赛中的真实工作证据代替简历进行评估。它通过 GitHub REST API 提取测试、CI/CD、部署配置、Web 框架等信号，并整合 Codeforces 与 LeetCode 的解题数据归一化为 dsa_proficiency 分数，再由基于规则的确定性评分引擎把职位任务与信号匹配打分并给出可解释理由。生成式 AI（Groq 的 openai/gpt-oss-120b）仅用于把职位描述拆解为可验证任务、以及根据真实任务分数草拟候选人反馈。招聘者可在候选名单上做 Advance/Reject 决策并附带反馈，候选人只看到决策与反馈、看不到原始分数。
核心能力与快速开始
★ 1 · Python
- 能做什么
- 面向招聘者的能力：创建基于成果（outcome）的职位发布，并由 GenAI 拆解为可验证任务；为成果标注固定列表中的岗位角色（Backend、Frontend、Full Stack、Mobile、Data/ML、DevOps、QA、General SDE）供筛选；候选人申请后自动评分，无需手动触发；查看按成果组织的候选人名单（姓名、GitHub 用户名、邮箱）及逐任务分数与理由；对每位候选人做出 Advance to Interview 或 Reject 决策并附可选反馈，反馈可由 AI 依据真实任务分数草拟或手写；只能管理自己创建的成果（服务端强制）。面向候选人的能力：无需账号浏览公开职位并按岗位角色筛选；通过 GitHub OAuth 加邮箱/用户名确认与 OTP 证明真实 GitHub 账号归属（无纯邮箱密码注册）；提交 GitHub 仓库作为工作证明，可选关联 Codeforces handle 与 LeetCode 用户名；仅查看自己的申请状态（Pending → Under Review → Advancing to Interview / Rejected）与招聘者反馈，原始分数永不暴露。技术能力：通过 GitHub REST API 从真实文件树提取测试、迁移、CI/CD、部署配置、ML 模型/库、Web 框架、前端模板等信号；Codeforces 签名 API 评分与解题数、LeetCode GraphQL 解题数归一化为 dsa_proficiency 分数（取两平台更强者而非平均值）；基于规则的确定性评分引擎按任务标题关键词匹配信号并给出 Found/Missing 理由（非 LLM 调用）；Groq（openai/gpt-oss-120b）用于职位描述拆解与定性反馈草拟；JWT 加角色（admin/recruiter/candidate）鉴权；公开职位的服务端渲染 SEO 页面（含 JobPosting 结构化数据、robots.txt、sitemap.xml）；管理员可见的审计日志；Docker Compose 本地开发，一条命令启动前后端对接 MongoDB Atlas。
- 适用场景
- 用于招聘团队以客观工作证据而非简历筛选技术候选人；用于把职位描述自动拆解为可验证任务并按任务逐项打分；用于把 GitHub 仓库与 Codeforces/LeetCode 活动纳入统一的技术信号评估；用于招聘者在候选名单上做可追溯的 Advance/Reject 决策并向候选人发送可编辑反馈；用于对外公开职位页面以被搜索引擎收录（含 JobPosting 结构化数据）。
- 项目形态
- 可直接使用的工具
- 部署方式
- 支持 Docker Compose 本地开发（docker compose up --build -d，后端 :8001、前端 :5175），也支持手动部署（后端 uvicorn、前端 npm run dev）。需要自备 MongoDB Atlas 集群、GitHub token 与 OAuth App、Groq API key；生产环境部署细节与托管方式 README 未完整说明。
- 主要依赖
- Python 3.10+（文档中后端也写作 Python 3.12）、Node.js 18+、MongoDB Atlas 账号（或本地 mongod）、GitHub token 与已注册 GitHub OAuth App（GITHUB_OAUTH_CLIENT_ID/GITHUB_OAUTH_CLIENT_SECRET，回调 URL 为 {PUBLIC_BASE_URL}/auth/github/callback）、Groq API key。缺少 GitHub OAuth 配置时相关路由返回 503；缺少 SMTP 配置时重置密码邮件仅记录在服务端。测试需可访问的 MongoDB（MONGODB_URI），外部服务在测试中被强制置空/模拟。
- 使用限制
- 评分引擎本身不含 AI，是基于规则与关键词匹配的确定性逻辑；GenAI 仅用于任务拆解与反馈草拟。Codeforces 与 LeetCode 数据为候选人自报，缺乏类似 GitHub OAuth 的归属验证；LeetCode 无官方 API，抓取失败时记为不可用。公开职位页面的 JobPosting 结构化数据固定为 TELECOMMUTE / CONTRACTOR，因为成果模型未包含地点与雇佣类型。生产环境需手动替换 frontend/vercel.json 中的示例后端域名。README 未说明许可证、API 成本与并发/扩展限制。
- 许可证
- 未说明
- 最近推送
- 2026-09-26 04:52
资料检查：2026-09-27 07:00 · 卡片整理：2026-09-27 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成，保留上次成功内容
职业应用
HR
招聘者可用该平台创建基于成果的职位发布，由 AI 将职位描述拆解为可验证任务，自动对候选人 GitHub 仓库和编程竞赛数据进行评分，查看逐任务得分与理由，并做出 Advance/Reject 决策及发送反馈。
查看内容依据
Recruvoskill is an AI-native hiring platform that evaluates candidates using real work evidence from GitHub and competitive programming. It extracts technical signals, scores candidates against job tasks with explainable reasons, and lets recruiters make Advance/Reject decisions.
由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证
讨论 0
登录后参与讨论，阅读资讯无需注册。
还没有评论，来分享第一个看法。