shaokeyibb
User面向招聘方的简历核验技能包：七档证据分级、领域归属核验、开源贡献含金量、博客原创性核验，并产出带坑的面试题。A résumé-verification skill pack for the hiring side.
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Indexed Skills (7)
blog-check
技术博客与公开技术输出的原创性核验：整段正文逐字检索比对来源、全量标题批量筛查、分层抽样给出可复现的命中率，判断内容是原创实践还是未标注的搬运，并与简历经历做时间与内容交叉印证。凡是要评估某人技术写作的真实性或含金量就使用本技能——包括用户说"他博客写得怎么样""这些文章是不是抄的""原创 200 篇是真的吗""公众号/掘金/CSDN 这些内容可信吗"时。
credential-check
学术、竞赛与资质凭证核验：对论文、专利、竞赛名次、职业证书、开源社区身份、公开 benchmark 成绩逐条比对权威公开源，核对作者顺序、名次分母与定语、专利法律状态、头衔层级，识别申请写成授权、Workshop 写成主会、省略分母��拔高手法。凡是简历上出现可对外部权威源核对的凭证就使用本技能——包括用户说"他这个论文是真的吗""这个竞赛奖含金量如何""专利查得到吗""他说自己是 Committer 靠谱吗"时。
github-audit
GitHub/GitLab 贡献真实性核验：逐个查看 PR 的实际 diff、按领域与深度分类统计、核对贡献量级与"Contributor/核心贡献者/Maintainer"类表述是否相符，识别刷绿、刷 PR、刷 star 与领域错配（如自称 AI Infra 实则全是前端提交）。凡是要评估某人 GitHub 的含金量就使用本技能——包括用户说"他这个 GitHub 怎么样""这个 contributor 有多少水分""开源经历值多少""帮我看看这个账号"时。也在 /resume-audit 需要核验代码托管材料时调用。
grill
面试官出题技能：基于最难核验或最可疑的经历，生成 3—6 道扎在候选人自己项目具体实现细节上的追问题，通过锚定私有细节、反事实推理、错误前提陷阱、现场量级估算四种机制让通用 AI 难以代答，并附参考答案要点、评分标准、典型错误回答与"答不上来不说明什么"。凡是要为一次面试准备问题就使用本技能——包括用户说"面试该问他什么""帮我准备几个问题""怎么问才能问出他是不是真做过""出几道能压住他的题"时。
pipeline-pattern
批量简历生产线识别：在一批简历中检测版式、句式、项目组合、开源模式的结构性雷同，识别可能出自同一简历工具或培训模板的群体，产出的是"这些共性表述不具备区分度"的提问策略建议，绝不用于淘汰任何候选人。凡是同时面对多份简历要做批量判断就使用本技能——包括用户说"这批简历怎么都长一个样""这几个人是不是一个班出来的""帮我筛一下这十份简历"时。
project-check
项目经历真实性与质量核验：核对项目实际代码与简历描述是否吻合、复杂度与声称难度是否匹配、个人贡献边界、是否有真实使用痕迹，并比对同质化项目难度基准表判断简历描述强度是否超出该类项目的典型范围。凡是要判断一个项目的真实分量就使用本技能——包括用户说"这项目有多难""是不是套模板的""这个项目能说明什么水平""他是不是真做过"时。
resume-audit
面向招聘方的简历核验主入口：读取候选人简历及其主动提供的 GitHub、项目、博客、论文链接，逐条核验强主张，识别经历包装、范围拉伸、开源刷量、时间线冲突，输出七档证据分级报告并生成带坑的面试题。凡是收到一份简历要判断真假、含金量或该不该面，都应使用本技能——包括用户只说"帮我看看这份简历""这个人靠谱吗""这简历有没有水分""值不值得约面""帮我背调一下""这个候选人怎么样"而没有说"核验"二字时。也适用于用户以面试官或 HR 身份评估候选人材料的任何场景。
Bio shown is the top-scored skill's repo description as a fallback — real GitHub bios land in a future update.