كيف يحتسب Sweepy سيرتك الذاتية وما هي حدوده

تقيس النسبة على كل بطاقة أمرًا واحدًا: مقدار المفردات التي تشترك فيها سيرتك الذاتية والإعلان. ويعدّ Sweepy المصطلحات المشتركة ولا يفسرها قط. يحفظ هذا التصميم المسح مجانيًا وسريعًا وقابلًا للتكرار. ويضع أيضًا حدًا أعلى.

كيف يبني Sweepy النسبة

يقرأ Sweepy سيرتك الذاتية مرة واحدة. ثم يقارن ذلك النص بكل إعلان تحقق منه.

تمزج النتيجة مقياسَي تداخل:

• تداخل المتطلبات (60 بالمئة): مقدار صياغة الإعلان نفسه التي تظهر سيرتك الذاتية بالفعل.
• تداخل الكلمات المفتاحية (40 بالمئة): مقدار مفردات سيرتك الذاتية التي يكررها الإعلان.

يُحتسب تداخل المتطلبات بنسبة 60 بالمئة من المزيج، لأن الإعلان يحدد معنى التطابق.

داخل تداخل المتطلبات، يضع الإعلان وزنًا لكل مصطلح:

• المصطلحات المطلوبة تزن ضعف المصطلحات غير المصنفة.
• المصطلحات المفضلة تزن نصف ذلك.
• المصطلحات غير المصنفة تستخدم الوزن الأساسي.

يجمع Sweepy المقياسين في قيمة واحدة. ثم يضربها في إعداد keywords_weight لديك ويحد النتيجة عند 100. ويكتب المعالج 1.5، وتغيّرها لوحة Sweep Settings. والملف التعريفي الذي يحذف المفتاح يحتسب عند 1.0.

• ارفع keywords_weight لمكافأة التداخل.
• أنزله نحو 1.0 عندما تتجمع نتائجك قرب الأعلى.

ملاحظة

تدخل قائمة resume.must_have_skills لديك إلى مجموعة الكلمات المفتاحية أولًا، في أعلى طبقة. وتزن تلك المصطلحات في كل إعلان تحتسبه، وتعود النتيجة إلى تداخل الكلمات المفتاحية وحده عندما لا يعيد الإعلان مصطلحات قابلة للقراءة.

تسرد كل بطاقة أيضًا المصطلحات خلف الرقم. ويعرض Sweepy حتى ستة مصطلحات متطابقة وحتى ثلاثة مصطلحات مفقودة لكل وظيفة.

تسميات البطاقات

تطبع كل بطاقة النتيجة مع تسمية. وتخبرك التسمية من أنتج الرقم.

• KEYWORD OVERLAP تشير إلى عدّ Sweepy نفسه من مسح قياسي. وتمزج القيمة بين تداخل المتطلبات وتداخل الكلمات المفتاحية، وتظهر هذه التسمية على كل بطاقة ينتجها مسح عادي.
• MATCH تشير إلى بطاقة قرأ فيها نموذج الإعلان عبر عميل MCP وضبط نسبته الخاصة.

تعكس بطاقة MATCH تقييمًا. وتعكس بطاقة KEYWORD OVERLAP كلمات مشتركة. وترتب كلتاهما قائمتك، لكن الأولى وحدها تستطيع وزن المعنى.

ما يجب مراقبته

يقايض الاحتساب الحتمي الفهم بالسرعة. وتبقى الأحكام التقديرية خارج العدّ.

• إعادة الصياغة. قد يسرد الإعلان guides for developers بينما تسرد السيرة API documentation. ويحتسب المطابقة الحرفية ذلك الزوج عند صفر.
• المستوى والنطاق. تُستخرج Led وsupported بالطريقة نفسها. ولا تصل سنوات الخبرة وحجم الفريق ومسؤولية الميزانية إلى النتيجة قط.
• الانتقال بين المجالات. لا تُحتسب مهارات مجال آخر إلا عندما تسمي سيرتك التداخل. فمصطلح lesson planning لا يطابق أي إعلان حتى تقول سيرتك أيضًا instructional design.
• الاتجاه المهني والنتائج. قد يصف صف بنتيجة 30% ملاءمة أفضل من صف بنتيجة 60% بمفردات مشتركة أكثر. ولا تستطيع النتيجة رؤية أهدافك.

تعامل مع النسبة كترتيب قراءة. فهي تخبرك أي الإعلانات تستحق وقتك.

دون نموذج مقارنةً بنموذج

	دون LLM	مع LLM عبر MCP
ما يعمل	run_sweep وحده	run_sweep → get_jobs → submit_judgments → render_report
رقم التطابق	تداخل المفردات	تقييم النموذج، أو قيمة التداخل عندما لا يمرر النموذج أي قيمة
تسمية البطاقة	NN% KEYWORD OVERLAP	NN% MATCH
الملخص والمتطلبات والمواءمة	مستخرجة من نص الإعلان	مكتوبة بواسطة النموذج
الراتب والمزايا	الراتب من حقول المنصة المهيكلة، ثم من نص الإعلان. وتحتفظ الأسعار بالساعة والشهرية بوحدتها. والمزايا دائمًا Not disclosed	يكتب النموذج السطرين من نص الإعلان
التكلفة	مجانية ودون اتصال وقابلة للتكرار	تحتاج إلى عميل MCP ورموز النموذج
الأفضل في	ترتيب مئات الإعلانات دفعة واحدة	قراءة 10 إلى 20 إعلانًا من القائمة المختصرة بعمق

يغطي كل وضع جانبًا يفوته الآخر. يرتب المسح مجموعة كبيرة من الإعلانات. ويقرأ النموذج قائمتك المختصرة كما يقرأها إنسان.

كيف تقلّل الفرق

اعمل على هذه القائمة بالترتيب. وتقلّص كل خطوة المسافة بين الوضعين.

1. صرّح بمرادفات مجالك. أضف التكافؤات إلى resume.synonyms، مثل docs-as-code وdocumentation as code. وترفع هذه الخطوة نتيجة التطابقات الحقيقية أكثر من أي خطوة أخرى.
2. انتقِ must_have_skills بعناية. تدخل هذه المصطلحات إلى مجموعة الكلمات المفتاحية في أعلى طبقة، فتزن في كل إعلان تحتسبه.
3. قسّم السير الذاتية حسب الهدف. امنح كل إدخال resume.tracks[] مسار path خاصًا به. ثم يحتسب Sweepy الوظيفة مقابل السيرة المكتوبة لعائلة تلك الوظيفة.
4. اضبط keywords_weight. تطبق لوحة Sweep Settings وزنًا جديدًا على كل بطاقة في المسح التالي.
5. اقرأ قوائم التطابق على كل بطاقة. يعرض missing_skills المصطلحات التي يجب إضافتها. وتعرض قائمة المصطلحات المتطابقة ما تبدأ به في خطاب التقديم.
6. اربط عميل MCP وشغّل التدفق المختلط. اطلب من النموذج قراءة أفضل بطاقاتك وضبط match_pct عبر submit_judgments. وتُعاد تلك البطاقات بـ NN% MATCH. راجع دمج MCP.
7. قيّم عينة يدويًا. احتسب 20 إلى 30 إعلانًا بنفسك كقوي أو جزئي أو ضعيف. وقارن ترتيبك بترتيب Sweepy. وحيث يختلف الاثنان في أنواع الوظائف نفسها، أضف المفاهيم المفقودة إلى resume.synonyms أو must_have_skills.

تلميح

شغّل الوضعين معًا. دع run_sweep يرتب المجموعة كاملة، ثم أرسل أفضل 10 إعلانات عبر عميل MCP لرأي ثانٍ. فتحتفظ بالمسح الواسع وتكسب جولة التقييم. والقائمة المختصرة وحدها تستهلك رموز النموذج.