Skill: matching-baseline

Zweck

Liefere nachvollziehbares, deterministisches Matching zwischen CV und JD.

Wann anwenden

• •Wenn Scoring-Regeln, Gewichtungen oder Match-Ausgaben angepasst werden.
• •Wenn Explainability erweitert werden soll.

Vorgehen (Schritt-fuer-Schritt)

1. •Lies FR-007 und ADR-002.
2. •Aktualisiere src/core/matcher.py.
3. •Passe Tests in tests/unit/test_matcher.py an.
4. •Pruefe, dass Match-Ergebnisse Gap/Match pro Kriterium enthalten.

Lernperspektive

• •Warum so? Regelbasiertes Matching ermoeglicht transparente Erklaerungen.
• •Alternativen: ML-Matching (ADR-002 Plan).
• •Warum nicht hier? ML ist erst nach stabiler Baseline geplant und erhoeht Komplexitaet.

Repo-Referenzen

• •src/core/matcher.py
• •tests/unit/test_matcher.py
• •docs/02_architecture/ADR/ADR-002-ml-matching.md
• •docs/01_requirements/FR.en.md

Qualitaetscheck

• •Matching ist deterministisch.
• •Breakdown erklaert Score nachvollziehbar.
• •Tests decken typische und fehlende Felder ab.

Phasenbezug