asu-resume-audit-skill
以证据为中心的简历真实性审计与报告生成技能。用户要求核验简历、打假履历、调查候选人经历、分析 GitHub/开源贡献、识别 contributor 到 maintainer/core author 的角色膨胀、核验中外合作办学或学校 title、检查业务指标、梳理公开争议，或者把调查结果制作成 HTML/PDF 时，应主动使用本技能。技能会把简历、截图、链接、帖子、代码仓库和官方记录拆成原子主张，区分事实、矛盾、指控和不可核验信息，并生成不含开盒信息、不把未经证实指控写成事实的自包含证据报告。
- 分类
- 通用
- 版本
- v1.0.0
- 作者
- 弈韬(@ra1nzzz)
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- 发布
- 2026-08-27
- 更新
- 2026-08-27
- TRACE 评分
- 4.4 / 5
内容概览
把简历视为一组可以独立检验的主张。目标不是判断一个人“好”或“坏”，而是确定现有证据支持什么、直接反驳什么，以及哪些内容仍然无法核验。 除非用户明确缩小范围，否则生成以下内容： 1. report-data.json：标准化主张、来源、结论、包装模式、时间线和限制。 2. 自包含 report.html：不引用外部样式、脚本、字体或图片。 3. 与同一数据模型一致的 report.pdf。 4. 一段简短的对话总结：优先说明最强的支持证据、直接矛盾和未解决缺口。 完成 JSON 后，用 scripts/render report.py 生成 HTML/PDF；交付前用 scripts/validate report.py 校验。 简历审计涉及可识别个人，错误结论可能造成真实的名誉伤害，因此始终遵守以下规则： - 只使用公开且与任务直接相关的信息。不得搜集住址、电话、家庭成员、账号凭证、私人消息或无关个人信息。 - 截图、指控文章、匿名评论和候选人自有主页只能证明“有人这样说过”，不能自动成为独立证据。 - 使用 公开证据仅支持 contributor，尚未支持 core author 等精确表述，避免使用 骗子、害虫 或 欺诈者 等人格标签。 - 只有可靠证据与主张直接冲突时才标记 contradicted；否则使用 unsupported、partially corroborated 或 unverifiable。 - 主动提 issue、贡献前端/文档、与维护者建立关系或因此获得正式社区身份，本身不是不当行为。要核验的是简历是否准确描述正式角色、技术深度和个人贡献。 - 不得用学校排名或“双非”身份推断诚信。“双非”是非正式标签，不是造假证据。应核验院校、项目、学籍与学位授予方。 - 性别、外貌、性格、税务或动机推断通常与简历真实性无关；除非权威证据证明其直接关联某条简历主张，否则排除。 - 对当事人有利的重要证据必须与不利证据同等展示。 给结论状态前先阅读 references/evidence-methodology.md。核验开源或教育主张前，阅读相应专项参考…