인기 포지션에는 수백 개의 지원서가 쏟아지고, 채용 담당자는 같은 체크리스트로 이력서를 반복해서 검토합니다. 느리고, 금요일이면 기준이 흔들리고, 쌓인 지원서 속에서 좋은 후보도 대충 넘기게 됩니다.
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왜 이 서브에이전트인가
인기 포지션에는 수백 개의 지원서가 쏟아지고, 채용 담당자는 같은 체크리스트로 이력서를 반복해서 검토합니다. 느리고, 금요일이면 기준이 흔들리고, 쌓인 지원서 속에서 좋은 후보도 대충 넘기게 됩니다.
이 에이전트는 채용 공고의 평가 기준에 따라 모든 지원자를 점수화하고, 각 항목마다 서면 근거를 남기기 때문에 순위 산정이 투명합니다. 상위 후보를 추리고, 나머지를 플래그하고, 순위표를 채용 채널에 게시합니다. 담당자는 정리되지 않은 수신함이 아니라 이미 정렬된 목록에서 시작합니다.
작동 방식
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
이력서에서 기술 스택, 경력 연수, 관련 직무 경험을 추출합니다.
pending
채용 공고 기준에 따라 지원자를 평가하고 각 항목별 근거를 제시합니다.
pending
최고 점수자의 합격 처리, 나머지 대상의 별도 표시, 그리고 채용 채널에 순위 목록 게시를 실행합니다.
pending
샘플 출력
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.