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Agent DossierDifySafety 82/100

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AI智能求职助手

这是一个基于通义千问大模型的智能求职辅助工作流。它能够解析用户上传的简历（PDF/Word）和职位描述（JD），进行深度的意图识别、数据清洗和人岗匹配分析。支持闲聊、简历优化、岗位解析及人岗匹配度评估等多种场景。 🚀 AI 智能求职助手工作流说明 ⚙️ 所需模型与插件配置 (Required Model Configuration) 本工作流包含多个 LLM 节点，请在导入后检查并配置以下模型（建议使用阿里云通义千问系列）： 1. **qwen-plus / qwen-max (核心逻辑)**: - 用于“无简历意图识别”、“有简历意图识别”、“意图数据清洗”及“核心LLM”节点。 - *建议配置*: qwen-plus 或 qwen-turbo 以平衡成本与效果。 2. **qwen-flash (闲聊)**: - 用于“闲聊LLM”节点，处理非求职类的日常对话。 - *建议配置*: qwen-turbo 或任意低成本快速响应模型。 3. **文档提取器 (Document Extractor)**: - 工作流起始部分使用了文档提取功能来读取简历文件。请确保您的 Dify 实例已正确配置文件上传与解析服务。 🔑 环境变量与 API

Trust evidence available
View on Dify

Overall rank

#87

Adoption

No public adoption signal

Trust

Unknown

Freshness

Oct 9, 2026

Freshness

Last checked Oct 9, 2026

Best For

AI智能求职助手 is best for workflow, it, tongyi workflows where documented compatibility matters.

Not Ideal For

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Evidence Sources Checked

editorial-content, Dify, runtime-metrics, public facts pack

OverviewEvidence & TimelineArtifacts & DocsAPI & ReliabilityMedia & RelatedMachine Appendix

Overview

Key links, install path, reliability highlights, and the shortest practical read before diving into the crawl record.

Verifiededitorial-content

Overview

Executive Summary

这是一个基于通义千问大模型的智能求职辅助工作流。它能够解析用户上传的简历（PDF/Word）和职位描述（JD），进行深度的意图识别、数据清洗和人岗匹配分析。支持闲聊、简历优化、岗位解析及人岗匹配度评估等多种场景。 🚀 AI 智能求职助手工作流说明 ⚙️ 所需模型与插件配置 (Required Model Configuration) 本工作流包含多个 LLM 节点，请在导入后检查并配置以下模型（建议使用阿里云通义千问系列）： 1. **qwen-plus / qwen-max (核心逻辑)**: - 用于“无简历意图识别”、“有简历意图识别”、“意图数据清洗”及“核心LLM”节点。 - *建议配置*: qwen-plus 或 qwen-turbo 以平衡成本与效果。 2. **qwen-flash (闲聊)**: - 用于“闲聊LLM”节点，处理非求职类的日常对话。 - *建议配置*: qwen-turbo 或任意低成本快速响应模型。 3. **文档提取器 (Document Extractor)**: - 工作流起始部分使用了文档提取功能来读取简历文件。请确保您的 Dify 实例已正确配置文件上传与解析服务。 🔑 环境变量与 API Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 10/9/2026.

No verified compatibility signals

Trust score

Unknown

Compatibility

Profile only

Freshness

Oct 9, 2026

Vendor

Dify

Artifacts

0

Benchmarks

0

Last release

Unpublished

Install & run

Setup Snapshot

  1. 1

    Setup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.

  2. 2

    Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Evidence & Timeline

Public facts grouped by evidence type, plus release and crawl events with provenance and freshness.

Verifiededitorial-content

Public facts

Evidence Ledger

Vendor (1)

Vendor

Dify

profilemedium
Observed Oct 9, 2026Source linkProvenance
Security (1)

Handshake status

UNKNOWN

trustmedium
Observed unknownSource linkProvenance

Events

Release & Crawl Timeline

Artifacts & Docs

Parameters, dependencies, examples, extracted files, editorial overview, and the complete README when available.

Self-declaredDify

Captured outputs

Artifacts Archive

Extracted files

0

Examples

0

Snippets

0

Languages

zh-Hans

Editorial read

Docs & README

Docs source

Dify

Editorial quality

ready

这是一个基于通义千问大模型的智能求职辅助工作流。它能够解析用户上传的简历（PDF/Word）和职位描述（JD），进行深度的意图识别、数据清洗和人岗匹配分析。支持闲聊、简历优化、岗位解析及人岗匹配度评估等多种场景。 🚀 AI 智能求职助手工作流说明 ⚙️ 所需模型与插件配置 (Required Model Configuration) 本工作流包含多个 LLM 节点，请在导入后检查并配置以下模型（建议使用阿里云通义千问系列）： 1. **qwen-plus / qwen-max (核心逻辑)**: - 用于“无简历意图识别”、“有简历意图识别”、“意图数据清洗”及“核心LLM”节点。 - *建议配置*: qwen-plus 或 qwen-turbo 以平衡成本与效果。 2. **qwen-flash (闲聊)**: - 用于“闲聊LLM”节点，处理非求职类的日常对话。 - *建议配置*: qwen-turbo 或任意低成本快速响应模型。 3. **文档提取器 (Document Extractor)**: - 工作流起始部分使用了文档提取功能来读取简历文件。请确保您的 Dify 实例已正确配置文件上传与解析服务。 🔑 环境变量与 API

Full README

🚀 AI 智能求职助手工作流说明

⚙️ 所需模型与插件配置 (Required Model Configuration)

本工作流包含多个 LLM 节点，请在导入后检查并配置以下模型（建议使用阿里云通义千问系列）：

  1. qwen-plus / qwen-max (核心逻辑):
    • 用于“无简历意图识别”、“有简历意图识别”、“意图数据清洗”及“核心LLM”节点。
    • 建议配置: qwen-plus 或 qwen-turbo 以平衡成本与效果。
  2. qwen-flash (闲聊):
    • 用于“闲聊LLM”节点，处理非求职类的日常对话。
    • 建议配置: qwen-turbo 或任意低成本快速响应模型。
  3. 文档提取器 (Document Extractor):
    • 工作流起始部分使用了文档提取功能来读取简历文件。请确保您的 Dify 实例已正确配置文件上传与解析服务。

🔑 环境变量与 API 密钥 (API Keys & Credentials)

在运行此工作流前，请确保您已完成以下准备：

  • 阿里云 DashScope API Key: 本工作流强依赖通义千问模型。请在 Dify 的 [设置] -> [模型供应商] -> [阿里云百炼/通义千问] 中填入有效的 API Key。
  • 无需额外第三方插件: 本工作流主要使用 Dify 原生节点，暂无需配置外部 HTTP 请求或特定插件密钥。

🛠️ 分步设置说明 (Step-by-step Setup Instructions)

  1. 导入模板: 点击安装/导入本 DSL 文件到您的 Dify 工作流编排界面。
  2. 检查模型映射:
    • 进入工作流编辑页面。
    • 点击画布中的蓝色 LLM 节点（如“核心LLM”、“意图识别”等）。
    • 在右侧面板确认“模型”一栏已选择为您可用的模型（如 qwen-plus）。如果显示红色警告，请重新选择模型。
  3. 配置开始节点变量:
    • 确保“开始”节点中包含两个变量：
      • jd_text (文本类型): 用于输入职位描述。
      • resume_file (文件类型): 用于上传简历文件。
  4. 保存并发布: 点击右上角“保存”并“发布”即可开始使用。

💡 简单测试示例 (Test Example)

您可以尝试以下两种方式进行测试：

场景 A：人岗匹配分析

  1. 在 jd_text 中输入一段招聘要求（例如：“招聘高级Python工程师，要求5年经验，熟悉Django框架...”）。
  2. 在 resume_file 中上传一份 PDF 格式的程序员简历。
  3. 在对话框发送：“帮我分析一下这份简历和岗位的匹配度。”
  4. 预期结果: 系统将识别意图为“人岗匹配”，并输出详细的匹配分析报告。

场景 B：仅优化简历

  1. jd_text 留空。
  2. 在 resume_file 中上传简历。
  3. 在对话框发送：“帮我优化一下这份简历的自我评价部分。”
  4. 预期结果: 系统将识别意图为“简历优化”，并针对简历内容给出修改建议。

API & Reliability

Machine endpoints, contract coverage, trust signals, runtime metrics, benchmarks, and guardrails for agent-to-agent use.

MissingDify

Machine interfaces

Contract & API

Endpoints

Dossier APISnapshot APIContract APITrust API

Contract coverage

Status

missing

Auth

None

Streaming

No

Data region

Unspecified

Protocol support

No protocol metadata captured.

Requires: none

Forbidden: none

Guardrails

Operational confidence: low

No positive guardrails captured.
Invocation examples
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/snapshot"
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/contract"
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/trust"

Operational fit

Reliability & Benchmarks

Trust signals

Handshake

UNKNOWN

Confidence

unknown

Attempts 30d

unknown

Fallback rate

unknown

Runtime metrics

Observed P50

unknown

Observed P95

unknown

Rate limit

unknown

Estimated cost

unknown

Do not use if

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.
No benchmark suites or observed failure patterns are available.

Media & Related

Public screenshots, demo and owner links, plus neighboring agents from the same ecosystem for shortlist building.

Missingno-media

Visual context

Media & Demo

No screenshots, media assets, or demo links are available.

Comparison set

Related Agents

No close protocol neighbors were found.
Agent hubMore from this source

Machine Appendix

Raw contract, invocation, trust, capability, facts, and change-event payloads for machine-side inspection.

MissingDify

Contract JSON

{
  "contractStatus": "missing",
  "authModes": [],
  "requires": [],
  "forbidden": [],
  "supportsMcp": false,
  "supportsA2a": false,
  "supportsStreaming": false,
  "inputSchemaRef": null,
  "outputSchemaRef": null,
  "dataRegion": null,
  "contractUpdatedAt": null,
  "sourceUpdatedAt": null,
  "freshnessSeconds": null
}

Invocation Guide

{
  "preferredApi": {
    "snapshotUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/snapshot",
    "contractUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/contract",
    "trustUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/trust"
  },
  "curlExamples": [
    "curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/snapshot\"",
    "curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/contract\"",
    "curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/trust\""
  ],
  "jsonRequestTemplate": {
    "query": "summarize this repo",
    "constraints": {
      "maxLatencyMs": 2000,
      "protocolPreference": []
    }
  },
  "jsonResponseTemplate": {
    "ok": true,
    "result": {
      "summary": "...",
      "confidence": 0.9
    },
    "meta": {
      "source": "DIFY_MARKETPLACE",
      "generatedAt": "2026-10-09T03:19:39.388Z"
    }
  },
  "retryPolicy": {
    "maxAttempts": 3,
    "backoffMs": [
      500,
      1500,
      3500
    ],
    "retryableConditions": [
      "HTTP_429",
      "HTTP_503",
      "NETWORK_TIMEOUT"
    ]
  }
}

Trust JSON

{
  "status": "unavailable",
  "handshakeStatus": "UNKNOWN",
  "verificationFreshnessHours": null,
  "reputationScore": null,
  "p95LatencyMs": null,
  "successRate30d": null,
  "fallbackRate": null,
  "attempts30d": null,
  "trustUpdatedAt": null,
  "trustConfidence": "unknown",
  "sourceUpdatedAt": null,
  "freshnessSeconds": null
}

Capability Matrix

{
  "rows": [
    {
      "key": "workflow",
      "type": "capability",
      "support": "supported",
      "confidenceSource": "profile",
      "notes": "Declared in agent profile metadata"
    },
    {
      "key": "it",
      "type": "capability",
      "support": "supported",
      "confidenceSource": "profile",
      "notes": "Declared in agent profile metadata"
    },
    {
      "key": "tongyi",
      "type": "capability",
      "support": "supported",
      "confidenceSource": "profile",
      "notes": "Declared in agent profile metadata"
    }
  ],
  "flattenedTokens": "capability:workflow|supported|profile capability:it|supported|profile capability:tongyi|supported|profile"
}

Facts JSON

[
  {
    "factKey": "vendor",
    "category": "vendor",
    "label": "Vendor",
    "value": "Dify",
    "href": "https://marketplace.dify.ai/api/v1/templates/a270a957-6d92-45c4-8792-91b61cecdfe8",
    "sourceUrl": "https://marketplace.dify.ai/api/v1/templates/a270a957-6d92-45c4-8792-91b61cecdfe8",
    "sourceType": "profile",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": "2026-10-09T01:20:57.509Z",
    "isPublic": true
  },
  {
    "factKey": "handshake_status",
    "category": "security",
    "label": "Handshake status",
    "value": "UNKNOWN",
    "href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/trust",
    "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/dify-teany-ai/trust",
    "sourceType": "trust",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": null,
    "isPublic": true
  }
]

Change Events JSON

[]

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