核心用法
Recruiting Skill 是一个面向招聘经理、HR 和创始人的综合性AI招聘助手，覆盖招聘全流程的关键环节：
职位描述撰写：根据输入的岗位信息，生成结构完整的JD，包含角色概述、核心职责、任职要求和申请方式，确保专业且具吸引力。
候选人筛选：对照岗位标准评估候选人，输出1-10分的匹配度评分，列明优势与差距，并推荐后续动作（淘汰、进入下一轮、待定）。
面试问题生成：针对具体岗位定制行为面试题、技术考核题和文化契合度问题，帮助面试官进行结构化评估。
招聘管道追踪：维护候选人从投递到录用/拒绝的全阶段状态，自动标记超过7天未处理的候选人，防止流程延误。
沟通函件起草：撰写专业的拒绝邮件、推进通知和录用通知书，所有对外沟通均需用户确认后方可发送。
显著优点
- 流程标准化：强制结构化招聘，减少主观随意性
- 效率提升：自动化文档生成与状态追踪，节省大量行政时间
- 公平性保障：内置无偏见评估标准，降低招聘歧视风险
- 风险控制：所有对外沟通需审批，避免误发敏感信息
潜在局限
- 依赖用户输入的岗位标准质量，若基准模糊则输出价值下降
- 7天 stale 提醒为固定规则，无法自定义周期
- 未集成ATS系统，需手动同步数据到现有招聘平台
适合人群
初创公司创始人（无专职HR）、中小企业招聘经理、HRBP、技术团队负责人自主招聘场景。
常规风险
- 信息泄露风险：Skill 明确禁止外发候选人信息，但用户仍需警惕在对话中粘贴敏感数据
- 算法偏见：虽标榜公平，但AI评估仍可能复制训练数据中的隐性偏见，关键决策需人工复核
- 过度依赖风险：自动化评分可能让用户忽视候选人的软性特质或潜力