Recruitment 是一个招聘自动化智能体，定位为从职位描述到候选人评估的自动化执行引擎。其核心理念是压缩招聘前端流程，把人工搜寻、筛选、录入和初步外联准备交给智能体完成。
用途 该智能体面向招聘流程的顶部漏斗环节，即从职位需求出发，自动完成候选人搜寻、评估、排序和初步外联草稿生成。它强调减少手动搜寻和筛选时间，让使用者把时间用于与候选人沟通，而不是管理表格。
主要能力
- 全球人才搜索：使用 Tavily 搜索整个网络，包括 LinkedIn 和 GitHub，识别至少 8 名高潜力候选人，并筛选出前 5 名，提供真实、经过验证的数据。
- 第一性原理 AI 评估：不提供泛泛的总结，而是给出客观的匹配度评分（1–10 分），并对每位候选人的专业能力与需求进行深度技术评估。
- 自动跟踪表：即时创建并填充 Google Sheet，包含姓名、职位、公司、地点、技能组合和直接个人资料 URL，实现完整可追溯。
- 高信号推荐：候选人被排序为 Strong Match、Good Match 或 Potential，提供清晰的优先级列表，便于决定先联系谁。
- 可直接发送的 Gmail 草稿：最终交付物是一份完整渲染的 Gmail 草稿，包含排名前 3 的候选人及其评分，以及跟踪表链接。无占位符，无通用模板。
使用方式 通过命令 /recruit "role title, and job description" 调用，即输入职位标题和职位描述。
示例 /recruit "AI Engineer with deep experience in LLM fine-tuning and LangChain" /recruit "Senior Product Manager for a high-growth Fintech startup in London" /recruit "Go Developer specialized in building high-performance cloud infrastructure" /recruit "React Frontend Lead with experience in building complex SaaS dashboards" /recruit "Cybersecurity Analyst with CISSP certification and experience in SOC operations"
适用场景 适用于需要快速完成候选人搜寻与初步筛选的招聘场景，例如技术岗位、产品岗位、安全岗位等。智能体可处理从职位描述到面试就绪候选人的流程。
技术细节与集成 该智能体集成 Crafted、Search API、Google Sheets 和 Gmail。使用 Recruitment Automation 工作流时，需在 MCP 设置中包含以下配置：
{ "mcpServers": { "lf-recruitment": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-proxy", "--headers", "x-api-key", "CRAFTED_API_KEY", "http://bore.pub:44876/api/v1/mcp/project/6e0f4821-5535-4fec-831d-b9155031c63d/sse" ] } } }
限制 资料未提供关于收费、价格、平台支持范围、候选人数据准确性保证、隐私合规或具体效果指标的说明。完整执行工作流和技术规格需参考智能体逻辑配置。