应用工具01
WarRinOP/hiresignal-ai · AI Recruitment Intelligence — match resumes to job descriptions, score compatibility, rewrite bullets, powered by Claude. Next.js + Supabase.
HireSignal 是一个基于 Claude 的招聘智能应用,将简历与职位描述进行匹配,给出 0–100% 匹配分、已匹配与缺失技能对比、ATS 关键词差距建议,并提供简历要点改写、录用/待定/淘汰建议及分析历史记录与报告下载。项目使用 Next.js 14、Supabase 与 Tailwind CSS,通过 /api/analyze 调用 Claude 3.5 Haiku 生成结构化结果并存入数据库。
应用工具02
amitkrrr/JobPilot-AI · AI-powered job application platform that analyzes job descriptions, matches them with your resume, identifies keyword gaps, optimizes resumes, discovers relevant opportunities, and assists with personalized job applications and recruiter outreach
JobPilot AI 是一个基于 Java 的 AI 求职申请平台,可分析职位描述并与简历匹配、识别关键词差距、优化简历、发现相关职位,并协助个性化申请与招聘人员沟通。README 说明其通过 Adzuna 和 Jooble 两个实时职位 API 在 AI 对话中展示在线职位列表,并提供了本地开发与生产环境所需 API 密钥的配置方式。
应用工具03
vancevo/MatchCV · AI recruitment dashboard with multi-CV extraction and explainable screening
MatchCV(TalentFlow)是一个面向招聘人员的 AI 招聘工作台,支持创建职位并抽取要求、批量上传最多 50 份 PDF/DOCX/TXT 简历、进行带证据的匹配评分与排序、审批候选名单、安排面试以及汇总面试反馈。项目强调决策支持:AI 提供数据与建议,由招聘人员审批标准和最终决定。系统包含 Next.js 仪表盘、FastAPI 后端、RQ 异步任务、OpenRouter 模型调用、规则回退、BGE-M3 语义搜索、pgvector 检索、多租户 RBAC、审计与运营监控等能力,但多处集成仍处于离线测试或待真实租户验收阶段。
应用工具04
Tharun4743/CampusConnect · 🎓 Automated Campus Placement & Recruitment Ecosystem with real-time WebSockets, Gemini AI resume screening, and multi-channel hiring pipelines.
CampusConnect 是一个基于 React 19、Express、Socket.IO 与 Supabase(PostgreSQL)的校园招聘与校企招聘协作平台,区分学生、TPO、企业 HR 与管理员四类角色。它支持企业发布带 CGPA、院系与挂科数门槛的岗位并自动筛选候选人,学生上传云端简历保险库,借助 Google Gemini 对简历与岗位描述做语义匹配并给出差距建议,并通过 WebSocket 实时推送申请状态(投递、入围、面试、录用、拒绝)和邮件通知。
应用工具05
mrNLK/SourceKit · AI-powered GitHub talent sourcing for technical recruiting. Find engineers by their open-source contributions, not just their resumes.
SourceKit 是一套面向技术招聘的 AI 人才寻源应用。它可以根据职位描述生成寻源策略,检索并评分匹配的 GitHub 贡献者,挖掘低曝光但高质量的工程师,再通过 Exa 查找 LinkedIn 资料和联系方式;同时提供看板式候选人流程管理和 AI 个性化外联文案,并内置一个面向商务拓展的 SellKit 工作流。项目基于 React、Supabase 和 Vercel 构建,AI 能力调用 Anthropic Claude。
应用工具06
S-MOHAMMAD-SYED-SAMEER/explainable-ats · Explainable applicant screening: an LLM quotes the CV, deterministic code scores and ranks, a recruiter decides
该项目将岗位要求与简历进行匹配,由大语言模型仅在抽取阶段引用简历原文,之后的匹配、评分、排序全部由确定性代码完成,招聘人员最终决定录用结果。每个判定都附带简历中被逐字校验过的引用证据,未通过校验的引用会被拒绝并记录在审计日志中,不参与评分。系统还包含基于模式匹配的敏感信息脱敏,使模型只能看到脱敏文本。项目为作品集作品,演示使用确定性模拟抽取器与虚构候选人。