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Polly's Blog

使用GitHub Copilot Agent构建一句话AI智能简历筛选系统

最近GitHub Copilot推出了Agent模式，这个功能与OpenHands有着异曲同工之妙，彻底改变了我的开发方式。与传统的代码补全不同，Agent模式更像是一个真正的编程伙伴，能够理解项目全貌、协助架构设计，甚至帮助解决复杂的工程问题。

今天分享一个完整的实战案例：如何使用GitHub Copilot Agent从零开始构建一个AI驱动的一句话智能简历筛选系统。这个项目不仅展示了Agent模式的强大能力，也体现了现代AI辅助开发的最佳实践。

HR Copilot

项目构思：从需求到架构

明确项目目标

朋友每天都要处理大量简历，传统的手工筛选效率低下。我想构建一个AI助手来解决这个痛点，核心功能包括：

  • 批量上传和解析简历
  • 智能信息提取和结构化存储
  • 基于规则和AI的双重筛选
  • 候选人状态跟踪管理

Agent模式的第一次对话

我首先向Copilot Agent描述了完整的项目愿景：

# AI-Powered Resume Screening System Development

## Project Goal
Build an AI-powered HR resume screening assistant system to help HR specialists streamline daily recruitment tasks, improve resume processing efficiency and screening quality.

## Core Features
### 1. User Management
- No login required, multi-user support
- Session-based user isolation

### 2. Resume Processing
- **Batch Upload**: Support PDF and Word document formats
- **Information Extraction**: 
  - Rule-based extraction for structured data
  - LLM-powered extraction for complex information
  - Auto-update candidate profiles in talent pool

### 3. Talent Pool Management
- **View**: Browse all candidates in talent pool
- **Operations**: Upload, view, and manage resumes
- **Status Tracking**: Mark candidate status (e.g., interviewed, rejected, pending)

### 4. Intelligent Filtering
- **Rule-based Filtering**: Traditional keyword and criteria matching
- **AI-powered Filtering**: 
  - Natural language filter conditions
  - LLM optimization for filter criteria
  - Smart recommendations based on job requirements

## Technical Requirements
### Backend Architecture
- **Framework**: FastAPI (Python)
- **Package Manager**: Poetry
- **LLM Integration**: litellm + OpenRouter + Claude 3.5 Sonnet
- **Database**: SQLite for candidate data
- **File Storage**: Local for resume files

### Frontend Design
- **Style**: Clean, minimalist design
- **Color Scheme**: White and gray as primary colors
- **UI Framework**: React/Vue.js with Ant Design or Material-UI
- **Responsive**: Mobile-friendly interface

这个详细的Prompt成为了整个项目的"宪法"，Agent基于这个描述为我生成了完整的项目架构。

Agent驱动的开发流程

1. 项目结构搭建

Agent首先帮我设计了清晰的项目结构：

Hr_Copilot_v2/
├── backend/
│   ├── app/
│   │   ├── api/
│   │   ├── models/
│   │   ├── services/
│   │   └── utils/
│   ├── pyproject.toml
│   └── main.py
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── components/
│   │   ├── pages/
│   │   ├── services/
│   │   └── utils/
│   └── package.json
└── docker-compose.yml

2. 后端核心架构

Agent帮我设计了基于FastAPI的RESTful API架构，包含以下核心模块：

  • 数据模型层：使用SQLAlchemy定义候选人、简历等实体
  • 服务层：封装业务逻辑，包括文件解析、LLM调用
  • API层：提供标准化的REST接口
  • 工具层：文件处理、数据验证等辅助功能

3. 前端界面设计

对于前端，我更倾向于简洁的设计风格。Agent理解了我的需求，生成了基于React + Ant Design的界面框架：

  • 简洁的白灰色主题
  • 响应式布局设计
  • 直观的操作流程
  • 清晰的数据展示

关键技术细节的迭代优化

LLM集成的挑战

在实现AI简历解析功能时，我遇到了一些技术细节问题。通过与Agent的多轮对话，我们逐步优化了：

问题1：如何设计高效的prompt来提取简历信息？

Agent帮我设计了结构化的prompt模板，确保提取结果的一致性和准确性。

问题2：如何处理不同格式的文件上传？

Agent建议使用python-docx处理Word文档，PyPDF2处理PDF文件，并提供了完整的错误处理机制。

问题3：前后端接口如何设计更合理？

我们一起设计了RESTful风格的API接口，确保前后端的无缝对接。

搜索和筛选功能的实现

这是项目中最复杂的部分，需要结合传统的关键词匹配和AI驱动的语义搜索：

# 示例：智能筛选服务
class FilterService:
    def __init__(self):
        self.llm_client = get_llm_client()
    
    async def optimize_filter_criteria(self, user_input: str):
        """使用LLM优化用户的筛选条件"""
        prompt = f"将以下自然语言描述转换为结构化的筛选条件: {user_input}"
        response = await self.llm_client.complete(prompt)
        return parse_filter_response(response)
    
    def apply_filters(self, candidates, filters):
        """应用筛选条件到候选人列表"""
        # 实现复合筛选逻辑
        pass

UI/UX的持续打磨

Agent在UI设计方面也提供了很多有价值的建议：

  • 文件上传的拖拽体验
  • 筛选结果的实时预览
  • 候选人状态的可视化标记
  • 响应式设计的细节优化

"一句话筛选"：AI驱动的自然语言搜索

这个项目最让我兴奋的功能就是一句话智能筛选。传统的简历筛选需要设置复杂的条件组合，而我们的系统可以直接理解自然语言描述。

比如，HR只需要输入：

  • "找个做AI安全的"
  • "要有5年以上Python经验的全栈工程师"
  • "英语流利，有海外工作经验的产品经理"

系统会自动将这些自然语言转换为精确的搜索条件，并从简历内容中进行语义匹配。

实现原理

Agent帮我设计了一个两阶段的智能筛选架构：

class SmartFilterService:
    def __init__(self):
        self.llm_client = get_llm_client()
    
    async def natural_language_search(self, query: str, candidates: List[Candidate]):
        """一句话智能搜索候选人"""
        # 第一阶段：理解用户意图
        intent_prompt = f"""
        解析以下招聘需求，提取关键筛选条件：
        用户输入：{query}
        
        请提取：
        1. 技能要求（如：Python, AI, 安全等）
        2. 经验要求（如：年限、领域经验）
        3. 其他条件（如：语言能力、地理位置等）
        
        以JSON格式返回结构化条件。
        """
        
        criteria = await self.llm_client.complete(intent_prompt)
        
        # 第二阶段：语义匹配和评分
        scored_candidates = []
        for candidate in candidates:
            score = await self.calculate_match_score(candidate, criteria, query)
            if score > 0.6:  # 设置匹配阈值
                scored_candidates.append((candidate, score))
        
        # 按匹配度排序返回
        return sorted(scored_candidates, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    async def calculate_match_score(self, candidate: Candidate, criteria: dict, original_query: str):
        """计算候选人与需求的匹配度"""
        match_prompt = f"""
        评估候选人与招聘需求的匹配度：
        
        招聘需求：{original_query}
        结构化条件：{criteria}
        
        候选人信息：
        - 技能：{candidate.skills}
        - 经验：{candidate.experience}
        - 教育：{candidate.education}
        - 简历摘要：{candidate.summary}
        
        请给出0-1之间的匹配分数，并说明理由。
        """
        
        response = await self.llm_client.complete(match_prompt)
        return parse_match_score(response)

用户体验设计

在前端界面上，我设计了一个简洁的搜索框：

const SmartSearch = () => {
  const [query, setQuery] = useState('');
  const [results, setResults] = useState([]);
  const [loading, setLoading] = useState(false);

  const handleSearch = async () => {
    setLoading(true);
    try {
      const response = await api.post('/search/natural-language', { query });
      setResults(response.data.candidates);
    } catch (error) {
      message.error('搜索失败，请重试');
    } finally {
      setLoading(false);
    }
  };

  return (
    <div className="smart-search">
      <Input.Search
        placeholder="试试说：找个做AI安全的，或者：要有5年Python经验的后端工程师"
        size="large"
        onSearch={handleSearch}
        loading={loading}
        style={{ marginBottom: 16 }}
      />
      
      {results.map(([candidate, score]) => (
        <CandidateCard 
          key={candidate.id} 
          candidate={candidate} 
          matchScore={score}
        />
      ))}
    </div>
  );
};

实际使用效果

在测试中，这个功能表现出了惊人的智能程度：

HR_Resume_Filter

Agent模式的独特价值

在这个项目中，我深刻体会到了Agent模式相比传统代码补全的优势：

1. 全局视角

Agent能够理解整个项目的架构和上下文，提供的建议都是基于项目全貌的，而不是局部的代码片段。

2. 架构指导

当我面临技术选型或架构设计问题时，Agent能够基于最佳实践提供建议，帮我避免了很多潜在的坑。

3. 问题解决

遇到复杂的技术问题时，Agent不只是提供代码，更重要的是提供解决思路和完整的实现方案。

4. 迭代优化

Agent能够记住我们之前的对话，在后续的优化中保持一致性，这在长期项目开发中非常有价值。

项目成果与部署

经过几周的开发和迭代，最终完成了一个功能完整的AI简历筛选系统：

  • 后端：基于FastAPI的高性能API服务
  • 前端：简洁美观的React应用
  • AI功能：集成Claude 3.5 Sonnet的智能解析和筛选
  • 部署方案：提供了完整的Docker配置

Agent还帮我生成了详细的部署文档和使用说明，让其他开发者可以快速上手。

反思与展望

开发效率的显著提升

使用Agent模式开发这个项目，我的效率至少提升了3倍：

  • 减少了查资料的时间：Agent提供的建议都是基于最佳实践的
  • 避免了很多低级错误：Agent的代码质量很高，bug很少
  • 加速了学习过程：通过与Agent的对话，我学到了很多新的技术和方法

Agent模式的最佳实践

通过这个项目，我总结了几个使用Agent模式的最佳实践：

  1. 详细的初始描述：项目开始时提供完整、详细的需求描述
  2. 迭代式对话：将复杂问题分解为小的、具体的问题
  3. 保持上下文：充分利用Agent的上下文记忆能力
  4. 验证和测试：Agent提供的代码仍需要人工验证和测试

未来的发展方向

这个项目只是一个开始，我计划继续扩展以下功能：

  • 更智能的候选人匹配算法
  • 多语言简历支持
  • 更丰富的数据分析功能
  • 企业级的部署和扩展方案

结语

GitHub Copilot的Agent模式真正改变了我的开发方式。它不仅仅是一个代码生成工具，更像是一个经验丰富的编程伙伴，能够从项目架构到实现细节提供全方位的支持。

对于那些还在犹豫是否使用AI辅助开发的朋友，我的建议是：大胆尝试，但要保持思考。AI可以大大提升我们的开发效率，但核心的设计思维和问题解决能力仍然需要我们自己培养。

如果你对这个项目感兴趣，欢迎访问GitHub仓库，也欢迎和我交流使用Agent模式开发的心得体会。让我们一起拥抱AI时代的编程新模式！

项目地址：AI_Resume_Screening

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