На популярну вакансію приходять сотні відгуків, і рекрутер щоразу перевіряє кожне резюме за тим самим чек-листом. Це повільно, до п'ятниці критерії вже розмиваються, а сильних кандидатів гортають по діагоналі, коли стос завеликий.
sonnet1 тижденьERPNextOpenAIGoogle DriveSlack
Claude
88ROI
74Scale
$4.9k92Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
На популярну вакансію приходять сотні відгуків, і рекрутер щоразу перевіряє кожне резюме за тим самим чек-листом. Це повільно, до п'ятниці критерії вже розмиваються, а сильних кандидатів гортають по діагоналі, коли стос завеликий.
Цей агент оцінює кожного кандидата за рубрикатором вашої вакансії, з обґрунтуванням за кожним критерієм, тож рейтинг можна захистити. Він формує шорт-лист найсильніших, позначає решту та публікує ранжований список у канал найму. Рекрутери починають не з хаосу у вхідних, а з уже відсортованого списку.
Як він працює
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.
Видобувайте з резюме навички, роки досвіду та релевантні посади.
pending
Оцінюйте кандидата за шкалою вимог до вакансії, надаючи обґрунтування для кожного критерію.
pending
Формуйте короткий список найкращих кандидатів, позначайте решту як таких, що не пройшли відбір, і публікуйте ранжований список у каналі для найму.
pending
Приклад результату
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.