n8n自动化筛选简历[项目源码]

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# 🤖 n8n AI 简历智能筛选系统

> 3 分钟筛完百份简历 - HR 小姐姐的福音来了：早上咖啡还没喝完，所有简历已经评分完毕，高分候选人自动整理成表

📌 博客来源： n8n 第十五节 AI 三分钟筛完百份简历

🎯 功能特性

✅ 批量处理：从 1 份到 1000 份简历，3-5 分钟完成
✅ AI 智能抽取：Gemini AI 双路并行分析（基本信息 + 专业信息）
✅ 自动评分：根据预设 JD 进行 10 分制匹配度评估
✅ 智能分拣：≥7 分自动归档到"待联系"文件夹
✅ Excel 自动更新：高分候选人信息实时写入表格
✅ 多格式支持：PDF、Word、TXT 简历全兼容
✅ 定时任务：支持工作日自动扫描新简历

📋 效率对比

维度	传统方式	n8n 自动化
耗时	6-8 小时	3-5 分钟
准确性	人工误差	标准一致
工作状态	疲惫不堪	轻松复查

🚀 快速开始

第一步：前期准备（2 分钟）

1. OneDrive 文件夹创建

在 OneDrive 根目录手动创建两个文件夹：

📁 所有待筛选的简历/ ← 存入所有收到的简历 📁 待人工复核联系的候选人/ ← 自动化创建（高分简历存放处）

⚠️ 重要： 创建后右键获取文件夹 ID，后续配置需要用到

2. Excel Online 表格创建

在 OneDrive 中创建 Excel 表格，命名为 候选人汇总.xlsx，包含四列：

姓名	评分	理由	联系方式
李明	9	完全符合所有要求…

3. 账号连接配置

在 n8n 中配置以下连接（一次性设置）：

Microsoft OneDrive：登录 Microsoft 账号授权读写权限
Google Gemini API：获取 API Key → https://ai.google.dev/gemini-api/docs
- 免费额度：每月 1500 次调用（约可处理 375 份简历）

第二步：导入工作流

打开 n8n 工作台
点击右上角 导入工作流
选择本项目中的 workflow.json 文件
点击 打开编辑界面

第三步：节点配置

🔧 关键节点参数修改

节点名称	需修改的参数	填写内容
获取所有简历	`folderId`	OneDrive"所有待筛选的简历"文件夹 ID
复制到待联系文件夹	`destinationFolderId`	OneDrive"待人工复核联系的候选人"文件夹 ID
追加 Excel 行	`documentId`	Excel 表格的 URL 或 ID
职位描述	`jobDescription`	你的具体职位要求文本

💡 职位描述示例

需要 PHP+Python+JavaScript 全栈开发经验，有实际项目经验，工作地点在北京。 要求候选人具备独立开发能力和团队协作精神。

🔄 工作流程详解

┌─────────────┐ │ 触发工作流 │ │ (手动/定时) │ └──────┬──────┘ ↓ ┌─────────────┐ │ 获取所有简历 │ ← 扫描 OneDrive 文件夹 │ (OneDrive) │ └──────┬──────┘ ↓ ┌─────────────┐ │ 下载文件 │ ← 获取二进制数据 │ (OneDrive) │ └──────┬──────┘ ↓ ┌─────────────┐ │ 提取文本内容 │ ← PDF/Word→纯文本 │ (Extract) │ └──────┬──────┘ ↓ ┌──┴──┐ ↓ ↓ ┌─────────┐ ┌───────────┐ │基本信息 │ │ 工作经历 │ ← Gemini AI 双路并行 │ 抽取 │ │ 抽取 │ └────┬────┘ └─────┬─────┘ ↓ ↓ └────┬────┘ ↓ ┌────────┐ │ Merge │ ← 合并两路信息 └────┬───┘ ↓ ┌─────────┐ │ 简历总结 │ ← 生成 100 词概要 └────┬────┘ ↓ ┌───────────┐ │ AI 智能评分 │ ← 对比 JD 打分 └─────┬─────┘ ↓ ┌───────────┐ │ IF≥7 分？ │ └─────┬─────┘ Yes │ No ↓ │ ↓ ┌────────┴┐ ┌──────────┐ │复制文件 │ │保留原位 │ │写入 Excel│ │(可复查) │ └─────────┘ └──────────┘

⚙️ 运行模式

测试模式

先上传 1-2 份简历到"所有待筛选的简历"文件夹，手动触发工作流验证流程

正式运行

手动触发：随时点击执行按钮
定时触发：建议设置为工作日 09:00 自动运行
批量处理：文件夹内有多少简历处理多少份

典型场景

周一早上 9:00 → 文件夹有 87 份简历 9:03 → 所有简历处理完成 9:04 → Excel 表格已更新，按评分排序 9:05 → HR 开始联系评分>7 的候选人

💰 成本估算

项目	用量	费用
Gemini API	1 份简历 ≈ 4 次调用	免费额度 1500 次/月
OneDrive	文件存储	个人版 5GB 免费
Excel Online	表格记录	免费
n8n	自部署	开源免费

月度处理能力： 约 375 份简历（免费额度内）

❓ 常见问题

Q：AI 会把"北京邮电大学"识别为"在北京工作"吗？

A：不会。工作流明确区分"城市"（居住地）和"教育背景"两个独立字段。

Q：技能关键词没写全怎么办？

A： AI 能理解同义词，如"JS"="JavaScript"，"Py"="Python"。

Q：中英文混合简历支持吗？

A：完全支持。Gemini 原生多语言能力。

Q：图片简历怎么处理？

A：在工作流中添加一个"OCR 图片转文字"节点即可扩展支持。

Q：免费额度够用吗？

A：每月 1500 次 API 调用免费，按 1 份简历调用 4 次算，可处理 375 份/月。

🎨 扩展玩法

这套框架稍作修改，就能变身其他工具：

1. 学术论文筛选系统

输入： PDF 论文
提取： 摘要、方法、结论、创新点
匹配： 研究方向是否符合
输出： 推荐指数 + 理由

2. 投资标的初筛

输入： 商业计划书
提取： 市场规模、团队、财务预测
匹配： 投资机构偏好
输出： 值得深入调研列表

📝 注意事项

表格名一致性：Excel 表格的工作表名称必须与节点配置一致（默认 Sheet1）
表头匹配：首行表头必须是"姓名 | 评分 | 理由 | 联系方式"
文件夹 ID：OneDrive 文件夹 ID 需在创建后单独获取，不能直接填路径
API 监控：定期检查 Gemini API 使用量，避免超额

🌟 结语

> 技术民主化的真正意义在于：不是让 HR 变成程序员，而是让程序员开发出工具，帮助 HR 更好地发挥专业价值。

让专业的人做专业的事 —— HR 专注沟通与面试，自动化处理机械筛选。

📄 文件说明

文件	用途
`workflow.json`	n8n 工作流配置文件，导入即用
`README.md`	本使用说明文档
`TODO.md`	项目实施任务清单

最后更新： 2026-04-07
技术支持： 基于 n8n 官方文档与 Google Gemini API