您好，如果您需要根据招聘信息中的岗位技能关键词来自定义词典，以便进行有效分词，可以采取以下步骤：

1. 文本预处理：

• 首先，您需要将招聘信息的文本进行清洗，去除无用的信息，如换行符、HTML标签等。
• 然后，提取出与岗位技能相关的关键词和短语。这通常包括专业技能名称、软件名称、工作领域术语等。

1. 创建词典：

• 基于提取的关键词和短语，您可以手动创建一个词典文件。这个词典文件可以是文本格式，每行一个词条，词条后面可以跟上相应的权重或者其他信息。

1. 分词工具选择：

• 选择合适的分词工具，如jieba分词器，它是Python中一个常用的中文分词工具。
• 如果您自定义了词典，可以使用jieba的dtm模式（词典切分模式），这种模式会根据词典进行切分。

1. 使用自定义词典进行分词：

• 在分词时，通过指定自定义词典路径，让分词工具在分词时参考您的词典。
• 运行分词工具，得到分词结果。

以下是一个简化的例子，说明如何使用Python中的jieba分词器结合自定义词典进行分词：

import jieba

# 自定义词典，每行一个词条
custom_dict = [
    "Python",
    "Java",
    "C++",
    "软件工程师",
    # ... 其他自定义词条
]

# 将自定义词典写入文件
with open('custom_dict.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for word in custom_dict:
        f.write(word + '\n')

# 读取自定义词典文件
jieba.load_userdict('custom_dict.txt')

# 待分词的文本
text = "招聘Python、Java、C++软件工程师。"

# 使用自定义词典进行分词
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("分词结果: " + "/ ".join(seg_list))

在上述代码中，custom_dict是您手动创建的词典，然后写入custom_dict.txt文件中。jieba.load_userdict函数用来加载用户词典。之后，您就可以使用这个自定义词典进行分词了。

希望这个指导能够帮助您快速创建自定义词典并进行有效分词。如果您需要更具体的帮助，如词典条目的提取或分词结果的分析，请继续提问。