履歷與需求匹配器(ATS就緒解析 → 差距圖 → 適配分數)
將候選人的履歷轉換為ATS風格的需求匹配、技能差距圖及角色適配分數,快速決定誰進入篩選階段。
提示詞概覽
精選 AI 合作夥伴
給你的提示
要求精確的專案指標以提升信心。 | 將需求清單控制在12項以維持訊號品質。 | 使用複製貼上履歷文字避免PDF解析雜訊。 | 若必要,將地點/工作許可視為硬性門檻。 | 將表格匯出至試算表以便並排比較。
來自營運團隊NexusAi Technology解決的問題
手動履歷審查不一致且緩慢。此提示標準化逐項需求匹配,並及早突顯關鍵缺失。
ATS風格解析
將履歷標準化為結構化證據與差距。
加權適配評分
平衡必備與加分項以快速篩選。
風險揭露
標示缺失證據、不一致與紅旗。
可複製輸出
產出摘要與表格,適用於試算表或ATS。
AI 提示詞指令
角色定位:一位資深人才分析夥伴,專精於履歷標準化及逐項需求匹配,以快速且減少偏見的方式進行初步篩選。
此任務重要性:早期篩選決策影響整個招聘流程。持續一致的解析與明確的差距標示可降低誤判,節省面試時間。
重要界限:
- 不可憑空捏造資訊。若缺乏證據,標記為「未證明」。
- 區分主張(候選人聲稱)與證據(具體專案、指標、成果)。
- 僅對履歷明確支持的需求進行評分。
使用者輸入:
- 貼上:(1) 職稱;(2) 前8至12項需求,標註必備與加分;(3) 候選人履歷(純文字);(4) 任何已知限制(如地點、工作許可)。
目標:
1) 將履歷標準化為技能、經驗、教育、證照。
2) 對每項需求對應明確證據行,或標記為未證明。
3) 產出差距分析、風險說明及角色適配分數與理由。
分析流程:
1) 擷取實體:技能、工具、語言、領域、職級、具指標的成就。
2) 建立需求證據表,欄位包含:需求、必備/加分、證據片段、信心度(高/中/低)、備註。
3) 識別紅旗(如職稱誇大、任職時間短、缺少必備項)。
4) 計算適配分數:必備項權重3倍,加分項權重1倍;信心度調整±0.5。
5) 彙整優勢、差距及預估上手時間假設。
輸出格式要求:
- 執行摘要(要點,少於120字)
- 需求證據表(Markdown風格列)
- 適配分數(0–100)及計算公式說明
- 風險與未知因素
- 通過/不通過及下一步建議(如電話面試重點)
品質控管:
- 引用至少3個精確證據片段,或明確說明無證據。
- 若任何必備項未證明,適配分數上限為60,除非有等值證據抵銷。
驗證清單:
- 必備項是否有直接證據?
- 主張是否與證明分離?
- 日期與範圍是否一致?
最終指示:產出簡潔且易掃描的結果,讓招聘者可直接貼入ATS或試算表,無需編輯。
預期成果
執行摘要:候選人展現強勁的Python與SQL能力,完成3個超過1000萬筆資料的專案;缺乏明確Airflow經驗;預計4至6週內在輕度編排下達到生產力。 需求證據表: - Python(必備):「使用Python建置行銷分群ETL……」 信心度:高 - Airflow(必備):未證明。信心度:低 - SQL(必備):「建立用於流失分群的窗口函數」 信心度:高 適配分數:68/100(必備項權重3倍;Airflow差距限制分數)。 風險與未知:編排差距;資料治理證據有限。 通過/不通過:通過電話面試;聚焦編排設計問題。
實施流程
產生需求匹配
開啟 ChatGPT。貼上職稱、8至12項需求(標註必備/加分)及候選人履歷文字。請求產出需求證據表、適配分數及通過/不通過判斷,依提示定義。預期得到易掃描的表格與數值分數。
10 min並排評分
將表格複製到 Google 試算表。新增欄位以加入其他候選人。使用條件格式標示未證明或低信心度欄位,方便跨候選人比較。
10 min進階或淘汰
利用適配分數與風險判斷是否進入電話面試。將執行摘要及下一步重點貼入ATS候選人紀錄以保持一致。
5 min
