name: matching-baseline description: Pflege das regelbasierte CV<->JD Matching inkl. Explainability; verwenden bei Anpassung der Scoring-Logik, Gewichtung oder Match-Outputs.

Skill: matching-baseline

Zweck

Liefere nachvollziehbares, deterministisches Matching zwischen CV und JD.

Wann anwenden

• Wenn Scoring-Regeln, Gewichtungen oder Match-Ausgaben angepasst werden.
• Wenn Explainability erweitert werden soll.

Vorgehen (Schritt-fuer-Schritt)

1. Lies FR-007 und ADR-002.
2. Aktualisiere src/core/matcher.py.
3. Passe Tests in tests/unit/test_matcher.py an.
4. Pruefe, dass Match-Ergebnisse Gap/Match pro Kriterium enthalten.

Lernperspektive

• Warum so? Regelbasiertes Matching ermoeglicht transparente Erklaerungen.
• Alternativen: ML-Matching (ADR-002 Plan).
• Warum nicht hier? ML ist erst nach stabiler Baseline geplant und erhoeht Komplexitaet.

Repo-Referenzen

• src/core/matcher.py
• tests/unit/test_matcher.py
• docs/02_architecture/ADR/ADR-002-ml-matching.md
• docs/01_requirements/FR.en.md

Qualitaetscheck

• Matching ist deterministisch.
• Breakdown erklaert Score nachvollziehbar.
• Tests decken typische und fehlende Felder ab.

Phasenbezug