用例 1
写出不像模板的联系消息
粘贴候选人的简介和职位信息。AI 会写出一条提到某个具体细节的消息。
试试这个提示词
为这个职位给这位候选人写一条 LinkedIn 联系消息。提到其简介中与该职位真正相关的一个具体细节。不超过 100 字。不要用“我看到了你的简介”或“我这里有一个很棒的机会”这类话。简介：[粘贴]。职位：[粘贴]。
检测到异常活动，你的会话已被标记。
请确认你是真人后继续。
更快寻访，更聪明地筛选，发出的联系消息不再和其他 LinkedIn 消息千篇一律。
无需信用卡 · ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 和 Perplexity 集于一处
这件事你其实已经在手动做一半了：先问一个模型，再把答案粘贴到另一个模型里核对。下面是在一项真实的招聘任务中，这样做发现的问题。
写一份招聘启事和五个筛选问题。
Auto Verification 发现
它引用的薪资基准已经过时两年。
模型之间出现分歧
一个模型把学历设成了硬性要求。
另一个模型指出，这会把优秀候选人筛掉，还可能造成差别影响（adverse impact）。
一条没人质疑过的要求，就是候选名单悄悄变窄的原因。
粘贴候选人的简介和职位信息。AI 会写出一条提到某个具体细节的消息。
试试这个提示词
粘贴面试笔记（或文字记录）。AI 会按评分标准填好。
试试这个提示词
AI 负责写，你负责维护关系。
试试这个提示词
描述职位和团队。AI 会提出搜寻画像。
试试这个提示词
很多用人经理准备不足。AI 能给他们一份结构化的面试脚本。
试试这个提示词
打开 multiplechat.ai 上的 MultipleChat。为了隐私，请使用付费套餐。
挑出你最重复的任务——联系候选人、筛选总结、拒信。
使用上面对应的提示词。为每位候选人加一个具体细节。
跟踪回复率和节省的时间。培训团队。收获会不断累积。
他们能看出的是千篇一律的消息，而不是 AI 本身。解决办法是每条消息都提到一个具体细节。AI 负责数量，你负责提供那一点相关性。
风险真实存在，而且在增加。未经充分的偏见审计，不要用 AI 对候选人排序或筛选——欧盟和美国多个州的监管机构都要求披露。把 AI 用于起草和总结，而不是打分。
使用不会拿输入内容训练模型的付费套餐。尽可能在粘贴前做匿名化处理。姓名、薪资和个人备注都属于敏感信息——要谨慎对待。
寻访流程用专业工具（HireEZ、hireEZ、Gem），围绕它们的写作工作用通用 AI。
大多数人不会说，就像他们不会披露自己用的每一个工具一样。把它当作拼写检查就好。如果被问到，就如实回答。
要多加留意。这些规定适用于 AI 对人做出决策的情形。AI 辅助写作没问题，但未经披露、由 AI 驱动的打分可能就不行了。
批量寻访的工作正在被吸收。关系型招聘和高管寻访则不会。善用 AI 的招聘顾问能用更小的团队完成更大的量。
MultipleChat 让招聘人员在一个工作区里同时使用 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 和 Perplexity，并让它们在你采用答案前互相核对。
打开 MultipleChat另请参阅：免费 AI 工具 · AI 术语表 · 面向其他职业的 AI
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