更新技能

.kiro/specs/skill-gap-analysis.md

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 3. 查岗位：
    - 查 `bg_job` 拿 id、title、skill_tags
    - 岗位不存在 → 报错
-   - skill_tags 为空 → 直接返回满分 10，missingSkills 为空数组
+   - skill_tags 为空 → 直接返回满分 10，gaps 为空数组
 4. 查简历子表（拼 AI 输入）：
    - `bg_user_resume_education`
    - `bg_user_resume_work`
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    - `bg_user_resume_competition`
 5. 调 AI（一次）：
    - 输入：岗位 skill_tags 列表 + 简历 skills 字段 + 各子表经历描述
-   - 输出：缺失技能的 JSON 数组，必须是 skill_tags 的子集
-6. 计算匹配分：`score = (skill_tags总数 - missingSkills数) / skill_tags总数 × 10`，保留一位小数
+   - 输出：差距条目 JSON 数组，每条含 keyword（缺失技能，skill_tags 子集）、title（≤12字）、description（≤30字）
+6. 计算匹配分：`score = (skill_tags总数 - gaps条目数) / skill_tags总数 × 10`，保留一位小数
 
 ### 返回
 
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     "resumeName": "李华_产品经理",
     "targetPosition": "电商产品经理"
   },
-  "missingSkills": ["Python", "SQL", "数据分析", "跨部门沟通"]
+  "gaps": [
+    { "keyword": "SQL", "title": "缺少 SQL 关键词", "description": "岗位要求数据查询分析能力，简历未体现。" },
+    { "keyword": "数据分析", "title": "数据分析证据不足", "description": "建议补充指标拆解与结论产出的经历。" }
+  ]
 }
 ```
 
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 |------|------|
 | 用户无简历 | 报错"请先创建简历" |
 | 岗位不存在 | 报错 |
-| skill_tags 为空 | 满分 10，missingSkills 为空数组 |
+| skill_tags 为空 | 满分 10，gaps 为空数组 |
 | AI 调用失败 | 降级：全部标记为缺失，分数 0 |
 
 ### AI Prompt
 
 ```
-你是一个技能匹配助手。给定岗位要求的技能标签列表和用户简历信息，判断用户简历中未覆盖的技能。
+你是一个技能匹配助手。给定岗位要求的技能标签列表和用户简历信息，找出用户简历中未覆盖的技能并生成差距说明。
 
 【岗位技能标签】
 {skill_tags}
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 规则：
 1. 逐个判断岗位技能标签，用户简历中是否体现了该技能（包括直接提及、经历中隐含的技能）
-2. 只输出用户简历未覆盖的技能，必须是岗位技能标签的子集，原文输出不要修改
-3. 返回 JSON 数组格式，如：["Python", "SQL"]
-4. 如果全部覆盖，返回空数组 []
-5. 只返回 JSON 数组，不要其他内容
+2. 只针对未覆盖的技能输出差距条目，已覆盖的技能不输出
+3. 每个差距条目包含三个字段：
+   - keyword：缺失的技能，必须是岗位技能标签中的原文，不要修改
+   - title：差距点的简短标题，不超过 12 个字（例如"缺少 SQL 关键词"）
+   - description：结合岗位要求的一句说明或建议，不超过 30 个字
+4. 返回 JSON 数组格式，如：
+   [{"keyword": "SQL", "title": "缺少 SQL 关键词", "description": "岗位要求数据查询分析能力，简历未体现。"}]
+5. 如果全部覆盖，返回空数组 []
+6. 只返回 JSON 数组，不要其他内容
 ```
 
 ---
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 - `resumeId`：以哪份简历为模板（来自差距分析返回的 resumeId，用户可能切换过简历）
 - `optimizeModules`：用户勾选要优化的模块，可选值：summary（个人概述）、skills（技能）、experience（过往经历）
-- `addSkills`：用户勾选要新增的技能关键词（来自差距分析的 missingSkills）
+- `addSkills`：用户勾选要新增的技能关键词（来自差距分析 gaps 的 keyword）
 
 ### 处理流程
 
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 ### 1. 差距分析 Prompt
 
 ```
-你是一个技能匹配助手。给定岗位要求的技能标签列表和用户简历信息，判断用户简历中未覆盖的技能。
+你是一个技能匹配助手。给定岗位要求的技能标签列表和用户简历信息，找出用户简历中未覆盖的技能并生成差距说明。
 
 【岗位技能标签】
 {skill_tags}
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 规则：
 1. 逐个判断岗位技能标签，用户简历中是否体现了该技能（包括直接提及、经历中隐含的技能）
-2. 只输出用户简历未覆盖的技能，必须是岗位技能标签的子集，原文输出不要修改
-3. 返回 JSON 数组格式，如：["Python", "SQL"]
-4. 如果全部覆盖，返回空数组 []
-5. 只返回 JSON 数组，不要其他内容
+2. 只针对未覆盖的技能输出差距条目，已覆盖的技能不输出
+3. 每个差距条目包含三个字段：
+   - keyword：缺失的技能，必须是岗位技能标签中的原文，不要修改
+   - title：差距点的简短标题，不超过 12 个字（例如"缺少 SQL 关键词"）
+   - description：结合岗位要求的一句说明或建议，不超过 30 个字
+4. 返回 JSON 数组格式，如：
+   [{"keyword": "SQL", "title": "缺少 SQL 关键词", "description": "岗位要求数据查询分析能力，简历未体现。"}]
+5. 如果全部覆盖，返回空数组 []
+6. 只返回 JSON 数组，不要其他内容
 ```
 
 ### 2. 定制简历 - summary 优化 Prompt