# 執行你的第一次搜尋

Source: https://docs.mira.day/zh-TW/docs/get-started/quick-start

> 用 Mira 執行你的第一個人才搜尋任務：描述職位、確認細節，並檢視一份帶個人資料與聯絡方式的排序候選人池。









這篇指南帶你走完第一個人才搜尋任務：從描述職位到檢視一份合格的候選人池。

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  <Step>
    描述職位 [#描述職位]

    登入後，你會看到任務介面，帶一個文字輸入框與幾個推薦場景。

        <img alt="Mira 任務介面：描述你的需求，智能體接手處理" src="__img0" />

    你有兩種方式：

    * **自己寫描述**：貼上或上傳一份 JD，或用你自己的話描述職位。想寫得多具體都可以。例如：

      > 我在找一位資深全端工程師，有 React 和 Node.js 經驗，最好來自高成長新創公司。工作地點：柏林或遠端。

    * **選推薦場景**：點擊輸入框下方的範例 prompt，快速開始。

    然後點擊 **傳送訊息**。

    <Callout>
      不需要正式的 JD。你可以像跟同事交代需求那樣描述職位；Mira 理解自然語言，包括「高成長公司背景」或「曾從零打造過團隊」這類隱含條件。
    </Callout>
  </Step>

  <Step>
    確認細節（僅在需要時） [#確認細節僅在需要時]

    Mira 會分析你的輸入，判斷資訊是否足以開始搜尋。如果你的描述已經夠具體，Mira 會直接進行搜尋，不顯示表單。如果關鍵細節缺失或模糊，Mira 會顯示一份簡短的澄清表單。它的問題會依你的任務客製，聚焦在會影響搜尋的選擇，例如：

    * **要著重的關鍵職責**：職位中哪些部分對找到合適的人最重要。
    * **範圍或地點覆蓋**：搜尋應涵蓋的地區或工作地點。
    * **公司類型偏好**：新創、高成長公司，或某種特定類型的組織。

    確切的問題因任務而異。Mira 會預選合理的預設值，你可以檢視、視需要調整，然後點擊 **提交**。Mira 會用你的答案充實需求描述，並建立它用來搜尋比對的[理想人才畫像](/zh-TW/docs/meet-mira/how-mira-works)。

    <Callout>
      表單只在能提升結果時才出現。前期描述越充分，後面被打斷的次數就越少。
    </Callout>
  </Step>

  <Step>
    檢視你的候選人池 [#檢視你的候選人池]

    Mira 會在它的人才資料來源中搜尋，回傳你的候選人池。

        <img alt="Mira 候選人池：候選人帶匹配說明與聯絡方式" src="__img1" />

    你會看到：

    * **右側面板的候選人卡片**，每張顯示：
      * 姓名、目前職稱與公司。
      * 地點與年資。
      * 一份 **匹配說明**，逐條對照你的必要條件評估候選人，並附匹配標籤：**高度匹配**（綠色）、**部分匹配**（黃色）或**匹配度低**（灰色）。
      * 最近一段工作經歷與最高學歷。
      * 聯絡資訊：一個 LinkedIn 連結，有資料時另附 GitHub、X (Twitter) 或個人網站。電子郵件與電話預設不顯示；點擊 **取得信箱** 或 **取得電話** 即可按需查看，這會消耗積分。

    * **一份可下載的資料檔案**，以結構化格式呈現所有候選人細節。

    你可以捲動瀏覽候選人、點擊 **LinkedIn** 查看完整個人資料，或直接用聯絡資訊主動接洽。
  </Step>

  <Step>
    精煉或繼續 [#精煉或繼續]

    檢視完你的候選人池後，你可以：

    * **要更多候選人**：請 Mira 在同一段對話中繼續搜尋。
    * **調整條件**：「給我看更多有新創公司經驗的候選人」或「也包含阿姆斯特丹的候選人」。
    * **開始新搜尋**：點擊側邊欄的 **新建頻道** 為其他職位開啟。

    每段對話都會作為一個任務儲存在側邊欄，你隨時可以回到任意一次搜尋。
  </Step>
</Steps>

接下來 [#接下來]

* [檢視你的候選人](/zh-TW/docs/get-started/review-your-candidates)：如何讀懂 Mira 回傳的候選人池、匹配標籤，以及匹配說明。
* [Mira 如何搜尋](/zh-TW/docs/sourcing/agentic-search)：如何描述職位，以及 Mira 如何跨多個資料來源進行搜尋。
* [Mira 如何匹配候選人](/zh-TW/docs/match-quality-and-trust/understanding-ai-matching)：Mira Reasoning Embedding 如何解讀你的需求。