TL;DR

Hiring Agent는 PDF 이력서를 구조화된 JSON으로 변환하고 GitHub 신호로 보강해 근거 기반의 점수를 출력하는 파이프라인이다. PyMuPDF를 통해 페이지를 Markdown 유사 텍스트로 변환하고, 섹션별로 Jinja 템플릿을 사용해 LLM을 호출해 JSONResume 형태로 추출한 뒤 GitHub 프로필·레포를 가져와 상위 프로젝트를 선별한다. 그 후 평가 템플릿(evaluator.py)이 공정성 제약을 포함한 규칙으로 open_source, self_projects, production, technical_skills 등 카테고리 점수와 근거·보너스·감점을 산출하며 score.py가 이를 출력하거나 개발 모드에서 CSV로 기록한다. 실행은 로컬 Ollama 또는 Gemini API 중 하나를 사용하며, .env 설정과 모델 풀링(예: ollama pull gemma3:4b), Python 3.11 환경이 필요하다. 이 도구는 로컬 실행과 템플릿 기반의 엄격한 섹션 추출, GitHub 기여도 기반 보강으로 표준화된 평가를 제공하나, 점수 기준과 템플릿은 도메인·공정성 요구에 따라 맞춤이 필요하며 README에 제시된 규칙 외의 외부 검증용 벤치마크는 포함되어 있지 않다.

핵심 포인트

• 완전 로컬 실행을 지원해 Ollama로 인터넷 없이 파이프라인을 운영할 수 있음(대안: 클라우드 전용 LLM 활용 파이프라인과 차별화)
• 프롬프트 템플릿을 Jinja 파일로 엄격하게 관리해 섹션별 출력 형식을 표준화함
• GitHub 프로젝트 선별 시 '최소 커밋 기준'과 정확히 7개 프로젝트 선택 규칙을 적용해 기여도 기반 보강을 자동화함
• 평가 템플릿에 공정성 제약을 포함해 점수 산출과 근거 제공을 동시에 수행함