JD 스크리닝 분석 스킬

채용공고를 사용자 정의 스크리닝 기준에 따라 분석하고 지원 여부를 판단합니다.

사전 요구사항

•
스크리닝 규칙 파일 (필수)
- •기본 경로: job_postings/jd-screening-rules.md
- •사용자가 다른 경로 지정 가능
- •템플릿: job_postings/jd-screening-rules-template.md
- •예시: job_postings/examples/jd-screening-rules-sample.md
•
분석 대상: 채용공고 파일 또는 URL

스크리닝 워크플로우

1. 입력 확인

•채용공고 파일 경로 (예: job_postings/active/*.md)
•채용공고 URL (Wanted, Remember 등)
•URL인 경우: extract-job-posting 스킬로 먼저 추출

2. 스크리닝 규칙 로드

code

Read: job_postings/jd-screening-rules.md (또는 사용자 지정 경로)

규칙 파일에서 추출할 정보:

•적용 전제 (절대 조건)
•평가 기준 목록 및 판정 조건
•즉시 패스 키워드
•긍정 신호 키워드
•최종 의사결정 규칙

3. 기업 정보 로드 및 리스크 체크

code

company_info/{company}.md 파일 확인
- 회사 개요, 재무 정보, 복지 등 참고

🚨 리스크 플래그 자동 체크:

기업 정보 파일에 ⚠️ 리스크 플래그 섹션이 있는지 확인:

bash

# 기업 리스크 검증 (파일이 있으면)
python3 templates/company_validator.py --file company_info/{company}.md

리스크 코드	스크리닝 영향	대응
TURNOVER_CRITICAL (≥50%)	회사 안정성 ❌ 강제	면접 확인사항에 조직 상황 질문 추가
TURNOVER_HIGH (≥30%)	회사 안정성 △ 권고	"이직률 {N}%" 근거에 명시
SHRINKING_FAST (순감소 >20%)	회사 안정성 ❌ 강제	구조조정/사업 축소 확인 필요
SALARY_LOW (상위 50% 미만)	연봉 구조 △ 권고	연봉 협상 주의사항 추가
NO_INVESTMENT_DATA	정보 부족 경고	스타트업 추가 검증 필요

중요: 리스크 플래그가 critical/high면 해당 기준은 자동으로 부정 판정

📝 데이터 불완전 경고:

기업 정보 완성도 < 70%인 경우:

•스크리닝 결과에 ⚠️ 경고 표시
•누락 필드 목록 제시
•"기업 정보 보완 후 재분석 권장" 메시지

4. 규칙 기반 분석

규칙 파일에 정의된 각 기준에 대해 분석 수행:

기준	판정	근거
{기준명 1}	⭕/❌/△	{규칙 파일 조건 기반 판정 근거}
{기준명 2}	⭕/❌/△	{규칙 파일 조건 기반 판정 근거}
...	...	...

기준 개수와 이름은 규칙 파일에 따라 달라짐

5. 결과 파일 저장

code

jd_analysis/screening/{id}-{company}-{position}.md

6. 자동 분류 (파일 이동)

스크리닝 완료 후 판정 결과에 따라 JD 파일 자동 분류:

bash

python3 templates/jd_pipeline.py --classify <jd_file_folder>

판정	대상 폴더
지원 추천	`job_postings/conditional/high/`
지원 보류	`job_postings/conditional/hold/`
지원 비추천	`job_postings/pass/`

출력 템플릿

markdown

# JD 스크리닝 분석: {회사명} - {포지션}

## 기본 정보

| 항목 | 내용 |
|------|------|
| 회사명 | {회사명} |
| 포지션 | {포지션} |
| 경력 요건 | {경력} |
| 근무지 | {근무지} |
| 공고 출처 | {URL 또는 파일 경로} |
| 분석일 | {YYYY-MM-DD} |
| 기업정보 | {✅ 완료 (N%) / ⚠️ 불완전 (N%) / ❌ 없음} |

## 🚨 기업 리스크 플래그

> 이 섹션은 company_validator.py가 감지한 리스크만 표시
> 리스크가 없으면 이 섹션 생략

| 수준 | 코드 | 내용 |
|------|------|------|
| 🚨 CRITICAL | {코드} | {메시지} |
| ⚠️ HIGH | {코드} | {메시지} |

> **영향**: {리스크가 스크리닝 판정에 미친 영향 설명}

## 스크리닝 결과

| 기준 | 판정 | 핵심 근거 |
|------|------|-----------|
| {기준명} | {⭕/❌/△} | {1줄 요약} |
| ... | ... | ... |

### 최종 판정: {지원 추천 / 지원 보류 / 지원 비추천}

## 상세 분석

### {기준명 1}

{규칙 파일 조건에 따른 상세 분석}

### {기준명 2}

{규칙 파일 조건에 따른 상세 분석}

...

## 인터뷰 확인 사항

- {면접 시 확인할 질문 1}
- {면접 시 확인할 질문 2}
- {면접 시 확인할 질문 3}

## 한 줄 요약

> {최종 판단과 핵심 이유를 한 문장으로}

규칙 파일 작성 가이드

규칙 파일은 다음 섹션을 포함해야 합니다:

필수 섹션

•적용 전제 - 기본 조건 및 커리어 방향
•평가 기준 - 각 기준별 판정 조건 (⭕/❌/△)
•즉시 패스 키워드 - 이 키워드 발견 시 ❌ 판정
•긍정 신호 키워드 - 이 키워드 발견 시 ⭕ 가점
•최종 의사결정 규칙 - 복합 조건 판정 로직

템플릿 및 예시

•빈 템플릿: job_postings/jd-screening-rules-template.md
•작성 예시: job_postings/examples/jd-screening-rules-sample.md

사용 예시

파일 기반 분석

code

사용자: "이 채용공고 스크리닝해줘: job_postings/active/254599-wanted.md"

URL 기반 분석

code

사용자: "https://www.wanted.co.kr/wd/254599 스크리닝 분석해줘"

1. extract-job-posting 스킬로 정보 추출
2. jd-screening 규칙으로 분석
3. 결과 파일 저장

일괄 분석

code

사용자: "job_postings/active/ 폴더의 모든 공고 스크리닝해줘"

1. 폴더 내 모든 .md 파일 목록 조회
2. 각 파일에 대해 스크리닝 분석
3. 결과 요약 테이블 출력

커스텀 규칙 파일 사용

code

사용자: "이 공고를 my-rules.md 기준으로 스크리닝해줘"

1. my-rules.md 파일 로드
2. 해당 규칙으로 분석 수행