Un poste populaire attire des centaines de candidatures, et un recruteur lit chaque CV face à la même checklist, encore et encore. C'est lent, ça devient incohérent dès le vendredi, et de bons candidats sont survolés quand la pile est haute.
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Claude
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Pourquoi ce sous-agent
Un poste populaire attire des centaines de candidatures, et un recruteur lit chaque CV face à la même checklist, encore et encore. C'est lent, ça devient incohérent dès le vendredi, et de bons candidats sont survolés quand la pile est haute.
Cet agent note chaque candidat par rapport à la grille de votre offre, avec une raison écrite derrière chaque critère pour que le classement soit défendable. Il présélectionne les plus solides, signale les autres et poste une liste classée dans le canal de recrutement. Les recruteurs partent d'une pile triée au lieu d'une boîte de réception brute.
Comment il s'exécute
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
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WebFetch
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WebSearch
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Analyser le CV en compétences, années d'expérience et postes pertinents.
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Noter le candidat par rapport à la grille de l'offre d'emploi, avec une raison pour chaque critère.
pending
Présélectionner les meilleurs scores, signaler les autres et poster la liste classée dans le canal de recrutement.
pending
Exemple de sortie
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Score an applicant against a JD rubric and return a per-criterion breakdown, a total score, and a shortlist yes or no with reasons.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.