METHOD
它怎么配的，以及它会配错。
匹配靠字面关键词重合，不靠理解。判据和盲区都写在下面，方便你决定哪条该信。
一、怎么拆要求
按行切，去掉项目符号和编号（1. （一） - • 这些），跳过「任职要求」「岗位职责」这类小标题行，少于四个字的行也跳过。
二、怎么配证据
先把要求里「熟悉」「具备」「相关」这类通用词去掉，再逐字符判断： 这个字所在的 2–4 字片段，只要在某条经历里原样出现过，就算这个字有出处。 覆盖率 = 有出处的字数 ÷ 要求里的有效字数，取覆盖率最高的那一条经历作为证据。
这里返工过一次，如实记一笔。最初用的是「命中关键词数 ÷ 要求关键词数」， 但把 2–4 字窗口全展开当分母，一条十几字的要求会产出几十个片段，命中几个也只有个位数百分比—— 「熟练掌握 Python 与 SQL」对上「使用 Python 编写 ETL 脚本」只得 7%，会被判成「缺少证明」。 那是系统性低估，会告诉一个合格的人他什么都不符合。改成字符覆盖率后，同一对得 44%（落在沾边档， 因为 SQL 确实没写进简历），「有数据仓库建模经验，熟悉维度建模」对上「参与数据仓库分层建模」得 73%， 档位才落对。修的过程中测试还抓到一个边界：只标片段起点的话，结尾那个字永远凑不出片段， 「数据仓库建模」即便被原样包含也只能得 5/6；改成把命中片段覆盖的每个位置都标上，才是 100%。 两处都加了回归测试钉住。
| 重合度 | 判成 |
|---|---|
≥ 45% | 已有经历（若那句表述含混则转为「表达含混」） |
20% – 45% | 只沾到边 |
< 20% | 缺少证明 |
百分比会显示在每张卡的右上角，方便你自己判断这个配对可不可信。
三、含混怎么判
一句话里出现下面这些词，并且整句没有任何可核的事实（数字、百分比、时间、人数、规模单位），就标为含混：
负责 / 参与 / 协助 / 配合 / 多个 / 若干 / 大量 / 各种 / 相关 / 等等 / 较大 / 显著 / 有效 / 优化 / 提升 / 改善 / 加强 / 推动 / 深入 / 丰富 / 熟悉 / 了解
注意是「并且」——「参与数据仓库建模，落地 3 个主题域」有「参与」但也有「3 个」，不算含混。这条规则的用处不是挑刺，是提醒你：招聘方无法核实一句没有事实的话。
四、它在哪里会判错
- 同义不同词就对不上。要求写「数据仓库」你写「数仓」，字面不重合，会被判成缺少证明。这时该改的是用词，不是经历。
- 用词撞车会误配。两句话因为共用几个常见词被配上，实际毫不相干。看右上角的百分比，低的多半是这种。
- 一条要求里塞了好几件事（「熟练掌握 Python 与 SQL」），你只占一半时会落到「只沾到边」。拆开看更准。
- 简历一行写了好几件事时，只会被当成一条证据去配，可能盖掉其中某一件。
- 软性要求几乎一定判缺（沟通能力、抗压、责任心）——这类要求本来就没有字面证据，不必因为它标红就去编。
- 学历、年限、证书这类硬门槛本站不单独识别，只当普通文本处理。
五、本站不做的事
不代写简历，一个字都不替你写；不生成不存在的经历，也不建议你怎么编；不润色文采；不打分、不预测能否通过——录不录用由招聘方决定，任何分数都是假的确定性； 不接任何招聘平台、不投递、不认识任何公司或岗位。
看到「缺少证明」，正确的反应只有两种：确实没做过就别写，做过没写清就补清楚。没有第三种。