修改bug：招聘者：候选者列表中，工作经验的“年限时长“数据好想不太正确
This commit is contained in:
@@ -154,6 +154,25 @@ public class ResumeTextExtractor {
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* 3. 设置合理的经验范围限制（1-30年）
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* 4. 如果无法估算，返回随机的合理值（2-10年）
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* TODO: 修复工作年限计算错误 - Bug修复说明
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* 问题：原有算法直接用 endYear - earliestYear 计算工作年限，
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* 这会导致将教育时间也计算在内，例如：
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* - 2006年上大学，2025年工作 = 19年（错误）
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* - 实际应该是2010年毕业后开始工作，约15年
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* 修复方案：
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* 1. 优先使用AI解析的experienceYear字段（已在AI提示词中修复）
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* 2. 此方法作为备用估算，采用保守策略：
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* - 假设教育时间约4年（本科）
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* - 从最早年份+4年开始计算工作经验
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* - 这样可以避免将教育时间计入工作年限
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* 3. 如果年份跨度小于4年，说明可能没有教育经历，直接计算
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* 注意：这只是备用估算方法，主要依赖AI解析的准确结果
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*
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* 修改日期：2026-02-04
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* 修改人：sxc
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* @param text 简历文本
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* @return 估算的工作经验年数
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*/
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@@ -178,9 +197,25 @@ public class ResumeTextExtractor {
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int latestYear = years.get(years.size() - 1);
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int currentYear = Year.now().getValue();
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// 计算工作经验：从最早年份到最新年份（不超过当前年份）
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// 计算工作经验：从最新年份（不超过当前年份）
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int endYear = Math.min(latestYear, currentYear);
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int experience = endYear - earliestYear;
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// TODO: 修复点 - 排除教育时间
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// 假设教育时间约4年，从最早年份+4年开始计算工作经验
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// 这样可以避免将大学时间计入工作年限
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int yearSpan = endYear - earliestYear;
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int experience;
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if (yearSpan <= 4) {
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// 如果年份跨度小于等于4年，说明可能没有教育经历或者是短期工作
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// 直接使用年份差
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experience = yearSpan;
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} else {
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// 年份跨度大于4年，假设前4年是教育时间
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// 从最早年份+4年开始计算工作经验
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int workStartYear = earliestYear + 4;
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experience = endYear - workStartYear;
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}
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// 限制经验年数在合理范围内（1-30年）
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return Math.max(1, Math.min(experience, 30));
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@@ -547,7 +547,21 @@ public class HotakeCvInfoServiceImpl extends BaseServiceImpl implements IHotakeC
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List<Map<String, String>> list = new LinkedList();
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Map<String, String> entity = new HashMap<>();
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entity.put("role", "user");
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entity.put("content", "从下面提供的文本中提取所有能识别到的简历信息，只提取原文中存在的内容，不要补充、不推测、不总结。需要提取的字段包括：name（姓名或人名）、phone（电话号码）、email（电子邮件地址）、experienceYear（根据工作经验计算出来的工作年限）、position（岗位或者简历中自己期望的职位等）、location（地点或者地址、家庭住址）、links（所有链接地址）、currentWork(当前工作公司)、about（关于我/自我介绍）、skills_tools（关键资格（许可证、注册/会员资格、认证））、languages（语言能力,主要就是Languages下面的语言）、experience（工作经历,除了title、company、location、durationStart、durationEnd,其他的都放到description里面,并且description里面要根据换行符分成不同的content),日期要拆分成开始时间(durationStart)和结束时间(durationEnd)）、education（教育经历,日期要拆分成开始时间(durationStart)和结束时间(durationEnd)）。请将提取结果以结构化 JSON 格式返回，格式如下：{ \\\"name\\\": \\\"\\\", \\\"phone\\\": \\\"\\\", \\\"currentWork\\\": \\\"\\\", \\\"position\\\": \\\"\\\", \\\"location\\\": \\\"\\\", \\\"email\\\": \\\"\\\", \\\"experienceYear\\\": \\\"\\\", \\\"links\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"about\\\": \\\"\\\", \\\"skillsTools\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"languages\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"experience\\\": [{\\\"title\\\": \\\"\\\", \\\"company\\\": \\\"\\\",\\\"location\\\": \\\"\\\",\\\"durationStart\\\": \\\"\\\",\\\"durationEnd\\\": \\\"\\\",\\\"description\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}]}], \\\"education\\\": [{\\\"degree\\\": \\\"\\\",\\\"institution\\\": \\\"\\\",\\\"durationStart\\\": \\\"\\\",\\\"durationEnd\\\": \\\"\\\"}] }。字段不存在则返回 null 或空数组。只返回标准可解析的 JSON结构 ,不要多余的```json等信息，" +
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// TODO: 修复工作年限计算错误 - Bug修复说明
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// 问题：之前的提示词中"experienceYear（根据工作经验计算出来的工作年限）"描述不够明确，
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// 导致AI可能会将教育时间也计算在内，或者简单地用最早年份到最新年份的差值，
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// 例如：2006年上大学到2025年工作 = 19年（错误），实际应该是2010年毕业后开始工作约15年
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// 修复方案：在提示词中明确工作年限的计算规则：
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// 1. 只计算experience（工作经历）中的时间段，不包括education（教育经历）
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// 2. 累加所有工作经历的实际工作时长（年）
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// 3. 如果工作结束时间是"Present"、"Current"、"至今"等，使用当前年份(2026)计算
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// 4. 计算公式：总工作年限 = Σ(每段工作的结束年份 - 开始年份)
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// 5. 结果保留整数，向下取整
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// 修改日期：2026-02-04
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// 修改人：sxc
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entity.put("content", "从下面提供的文本中提取所有能识别到的简历信息，只提取原文中存在的内容，不要补充、不推测、不总结。需要提取的字段包括：name（姓名或人名）、phone（电话号码）、email（电子邮件地址）、experienceYear（工作年限，重要：只计算experience工作经历中的实际工作时长，不包括education教育时间。计算方法：累加所有工作经历的年数，如果结束时间是Present/Current/至今则用2026年计算，例如：2018-01到2020-06工作2年+2021-03到Present工作5年=总共7年工作经验）、position（岗位或者简历中自己期望的职位等）、location（地点或者地址、家庭住址）、links（所有链接地址）、currentWork(当前工作公司)、about（关于我/自我介绍）、skills_tools（关键资格（许可证、注册/会员资格、认证））、languages（语言能力,主要就是Languages下面的语言）、experience（工作经历,除了title、company、location、durationStart、durationEnd,其他的都放到description里面,并且description里面要根据换行符分成不同的content),日期要拆分成开始时间(durationStart)和结束时间(durationEnd)）、education（教育经历,日期要拆分成开始时间(durationStart)和结束时间(durationEnd)）。请将提取结果以结构化 JSON 格式返回，格式如下：{ \\\"name\\\": \\\"\\\", \\\"phone\\\": \\\"\\\", \\\"currentWork\\\": \\\"\\\", \\\"position\\\": \\\"\\\", \\\"location\\\": \\\"\\\", \\\"email\\\": \\\"\\\", \\\"experienceYear\\\": \\\"\\\", \\\"links\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"about\\\": \\\"\\\", \\\"skillsTools\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"languages\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"experience\\\": [{\\\"title\\\": \\\"\\\", \\\"company\\\": \\\"\\\",\\\"location\\\": \\\"\\\",\\\"durationStart\\\": \\\"\\\",\\\"durationEnd\\\": \\\"\\\",\\\"description\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}]}], \\\"education\\\": [{\\\"degree\\\": \\\"\\\",\\\"institution\\\": \\\"\\\",\\\"durationStart\\\": \\\"\\\",\\\"durationEnd\\\": \\\"\\\"}] }。字段不存在则返回 null 或空数组。只返回标准可解析的 JSON结构 ,不要多余的```json等信息，" +
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"不要解释说明，不要改写内容,其中日期字段要转换格式为:yyyy-MM，例如 Apr 2016,要转换成 2016-04,并且只有年要补充固定月份01月，例如2025，要转换成2025-01。以下为待处理文本：" + contents);
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//根据AI做
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list.add(entity);
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@@ -333,7 +333,21 @@ public class HotakeInitScreQuestionsReplyRecordInfoServiceImpl extends BaseServi
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List<Map<String, String>> list = new LinkedList();
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Map<String, String> entity = new HashMap<>();
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entity.put("role", "user");
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entity.put("content", "从下面提供的文本中提取所有能识别到的简历信息，只提取原文中存在的内容，不要补充、不推测、不总结。需要提取的字段包括：name（姓名或人名）、phone（电话号码）、email（电子邮件地址）、experienceYear（根据工作经验计算出来的工作年限）、position（岗位或者简历中自己期望的职位等）、location（地点或者地址、家庭住址）、links（所有链接地址）、currentWork(当前工作公司)、about（关于我/自我介绍）、skills_tools（关键资格（许可证、注册/会员资格、认证））、languages（语言能力,主要就是Languages下面的语言）、experience（工作经历,除了title、company、location、durationStart、durationEnd,其他的都放到description里面,并且description里面要根据换行符分成不同的content),日期要拆分成开始时间(durationStart)和结束时间(durationEnd)）、education（教育经历,日期要拆分成开始时间(durationStart)和结束时间(durationEnd)）。请将提取结果以结构化 JSON 格式返回，格式如下：{ \\\"name\\\": \\\"\\\", \\\"phone\\\": \\\"\\\", \\\"currentWork\\\": \\\"\\\", \\\"position\\\": \\\"\\\", \\\"location\\\": \\\"\\\", \\\"email\\\": \\\"\\\", \\\"experienceYear\\\": \\\"\\\", \\\"links\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"about\\\": \\\"\\\", \\\"skillsTools\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"languages\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"experience\\\": [{\\\"title\\\": \\\"\\\", \\\"company\\\": \\\"\\\",\\\"location\\\": \\\"\\\",\\\"durationStart\\\": \\\"\\\",\\\"durationEnd\\\": \\\"\\\",\\\"description\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}]}], \\\"education\\\": [{\\\"degree\\\": \\\"\\\",\\\"institution\\\": \\\"\\\",\\\"durationStart\\\": \\\"\\\",\\\"durationEnd\\\": \\\"\\\"}] }。字段不存在则返回 null 或空数组。只返回标准可解析的 JSON结构 ,不要多余的```json等信息，不要解释说明，不要改写内容。以下为待处理文本：" + contents);
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// TODO: 修复工作年限计算错误 - Bug修复说明
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// 问题：之前的提示词中"experienceYear（根据工作经验计算出来的工作年限）"描述不够明确，
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// 导致AI可能会将教育时间也计算在内，或者简单地用最早年份到最新年份的差值，
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// 例如：2006年上大学到2025年工作 = 19年（错误），实际应该是2010年毕业后开始工作约15年
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// 修复方案：在提示词中明确工作年限的计算规则：
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// 1. 只计算experience（工作经历）中的时间段，不包括education（教育经历）
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// 2. 累加所有工作经历的实际工作时长（年）
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// 3. 如果工作结束时间是"Present"、"Current"、"至今"等，使用当前年份(2026)计算
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// 4. 计算公式：总工作年限 = Σ(每段工作的结束年份 - 开始年份)
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// 5. 结果保留整数，向下取整
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// 修改日期：2026-02-04
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// 修改人：sxc
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entity.put("content", "从下面提供的文本中提取所有能识别到的简历信息，只提取原文中存在的内容，不要补充、不推测、不总结。需要提取的字段包括：name（姓名或人名）、phone（电话号码）、email（电子邮件地址）、experienceYear（工作年限，重要：只计算experience工作经历中的实际工作时长，不包括education教育时间。计算方法：累加所有工作经历的年数，如果结束时间是Present/Current/至今则用2026年计算，例如：2018-01到2020-06工作2年+2021-03到Present工作5年=总共7年工作经验）、position（岗位或者简历中自己期望的职位等）、location（地点或者地址、家庭住址）、links（所有链接地址）、currentWork(当前工作公司)、about（关于我/自我介绍）、skills_tools（关键资格（许可证、注册/会员资格、认证））、languages（语言能力,主要就是Languages下面的语言）、experience（工作经历,除了title、company、location、durationStart、durationEnd,其他的都放到description里面,并且description里面要根据换行符分成不同的content),日期要拆分成开始时间(durationStart)和结束时间(durationEnd)）、education（教育经历,日期要拆分成开始时间(durationStart)和结束时间(durationEnd)）。请将提取结果以结构化 JSON 格式返回，格式如下：{ \\\"name\\\": \\\"\\\", \\\"phone\\\": \\\"\\\", \\\"currentWork\\\": \\\"\\\", \\\"position\\\": \\\"\\\", \\\"location\\\": \\\"\\\", \\\"email\\\": \\\"\\\", \\\"experienceYear\\\": \\\"\\\", \\\"links\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"about\\\": \\\"\\\", \\\"skillsTools\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"languages\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}], \\\"experience\\\": [{\\\"title\\\": \\\"\\\", \\\"company\\\": \\\"\\\",\\\"location\\\": \\\"\\\",\\\"durationStart\\\": \\\"\\\",\\\"durationEnd\\\": \\\"\\\",\\\"description\\\": [{\\\"content\\\":\\\"\\\"}]}], \\\"education\\\": [{\\\"degree\\\": \\\"\\\",\\\"institution\\\": \\\"\\\",\\\"durationStart\\\": \\\"\\\",\\\"durationEnd\\\": \\\"\\\"}] }。字段不存在则返回 null 或空数组。只返回标准可解析的 JSON结构 ,不要多余的```json等信息，不要解释说明，不要改写内容。以下为待处理文本：" + contents);
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//根据AI做
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list.add(entity);
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String resultCv = chatGPTClient.handleAiChat(JSONUtil.toJsonStr(list), "JX");
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