搜索筛选与标准
了解 Mira 中硬性筛选条件和 AI 标准的区别。
当你向 Mira 描述一个职位时，你的需求会以两种方式被处理：硬性筛选条件和AI 标准。理解两者的区别有助于你写出更好的描述，获得更精准的候选人列表。
硬性筛选条件 vs. AI 标准
| 硬性筛选条件 | AI 标准 | |
|---|---|---|
| 作用 | 严格包含或排除候选人 | 影响排名和匹配分析 |
| 示例 | 地点、语言、最低工作年限 | "创业基因"、"有从0到1的经验"、公司类型偏好 |
| 工作方式 | 二元判断：候选人要么通过，要么不通过 | 梯度排序：候选人按匹配程度排序 |
| 适用场景 | 不可协商的硬性要求 | 允许灵活处理的强偏好 |
硬性筛选条件
这些是候选人必须满足的要求。不符合硬性筛选条件的候选人不会出现在你的候选人列表中：
- 地点："必须在柏林"：仅显示柏林的候选人。
- 语言："必须会说德语"：仅显示会说德语的候选人。
- 最低经验："至少5年"：排除经验不足的候选人。
AI 标准
这些是MRE通过推理评估的偏好。匹配这些标准的候选人排名更高，但部分匹配的候选人仍然可能出现：
- 公司类型："最好来自高增长的创业公司"：创业公司背景的候选人排名更高，但其他背景的优秀候选人也会展示。
- 隐性资质："从零组建过团队"：MRE会在整个职业履历中寻找领导力模式。
- 文化信号："有拼劲、注重实操"：MRE识别来自通常培养这些特质的环境的候选人。
澄清表单如何使用两者
当智能体在你初始输入后生成澄清表单时，实际上是在将你的需求分为硬性筛选条件和 AI 标准：
- 资历级别 → 根据你的选择设为硬性筛选条件或强 AI 标准。
- 候选人数量 → 控制搜索范围。
- 公司类型偏好 → 设为排名用的 AI 标准。
建议
- 尽量少用硬性筛选条件。 看到第一批候选人列表后随时可以收窄。过早设置过多筛选可能会排除优秀候选人。
- 将"最好有"的条件设为 AI 标准。 不要说"必须来自创业公司"，试试"最好来自创业公司"：你可能会发现来自意想不到背景的优秀候选人。
- 在对话中持续优化。 看到结果后，告诉智能体："只展示创业公司的候选人"来收紧标准，或"也包含大企业背景的候选人"来放宽标准。