筛选招聘候选人
14 个实践，看看别人用了什么工具、怎样完成。
寻找并清理用于招聘推广的线索
一家招聘机构老板使用 Claude 来寻找潜在客户；一位评论者则用它来整理杂乱的数据，并撰写个性化的推广内容以获得回复。
每日根据简历和薪资数据筛选职位信息
一名被裁减的求职者每天早晨都会运营一个智能体，该智能体会浏览 LinkedIn 资料，对比职位等级与薪资水平，并评估其简历与岗位的匹配度。
利用人工智能筛选候选人并总结简历
评论者提到，该人工智能用于总结简历、批量筛选候选人、跳过布尔查询，以及一种可随时进行候选人筛选的智能体。
在 LinkedIn 上收集招聘候选人信息，建立估值模型
ChatGPT Agent 登录了 LinkedIn，将班加罗尔的 YouTube 管理人员候选人信息整理到电子表格中，并在另一个演示中用 17 分钟根据公司财务数据构建了一个 Excel 估值模型。
根据能力水平对招聘候选人进行评估
一位评论者构建了一个基础招聘智能体，其中包含了用于人力资源评估的能力定义与等级。
筛选职位候选人并在CRM系统中记录评分
根据一次实际测试显示，Lindy招聘筛选员会转录面试记录，根据既定标准对候选人进行评分，并将结果录入CRM系统中。
筛选求职者并自动开展推广活动
Make 场景通过 AI 解析简历，对候选人进行评分，更新 ATS 系统，发送确认邮件，将入围名单发送至 Slack 中的招聘人员，并自动拒绝未回复者；包含供应商使用指南。
配备语音智能体的来源与屏幕候选者
一家未具名的人员招聘公司使用语音智能体与候选人联系并进行筛选，据称一周内接触了2000名候选人；该账户与供应商相关，功能较弱。
来源和屏幕候选者以及回复均通过 WhatsApp 进行
招聘人员使用 OpenClaw 在夜间监控 GitHub 上的新贡献者，根据职位描述对简历进行评分，并撰写需人工审批的 WhatsApp 回复。
用 Claude 为200份简历排序，检验筛选结果
一位招聘人员把200份简历交给 Claude 排出候选名单，但排名第一的人在初筛电话中表现不佳；模型偏重文案质量，未能判断实际胜任程度。
开展由人工智能主导的技术面试以进行招聘
micro1使用 Claude 对候选人进行技术面试，据称每天超过3,000次；这些数据来自供应商案例研究中的自我报告。
将人工智能作为内部招聘助手使用
招聘团队使用人工智能来总结个人资料、准备提交材料、撰写客户更新内容，并整理候选人信息，为会议做准备。
通过并行智能体筛选 115 名求职者
一个团队将 Notion 与 Claude Code 连接起来，为每个候选人分配一个智能体，根据评分标准检查数据及 GitHub 证据，最终生成了排名排序的候选名单，成本仅为 65 美元。
联系求职者进行初步人力资源筛选
一名求职者报告说，某智能体通过电话和邮件联系了他，以便进行首次人力资源筛选。