AI 简历筛选
粘贴一份简历和你要招的岗位。AI 智能体会用一套固定标准来评分——每位候选人都用同一套——并返回一张评分卡，每项分数都注明它出自简历的哪一行，好让你能针对具体一条提出异议，而不是笼统地不认同。
评分卡真正管用的场景
筛简历的失败方式是可预测的：简历太多、时间太少，而第一印象在没人翻到第二页之前就已经定型。下面这些时刻，一套固定标准会改变结果。
一大摞投递
所有人都按同一套标准来读，包括那些在周五下午、你注意力已经耗尽时才到的简历。
你不熟悉的岗位
招第一个设计师、第一个会计。评分标准给了你一个结构，去判断你无法凭直觉判断的工作。
转行者与职业空档
看的是已被证明的能力，而不是连续性。空档不作为缺陷计分，因为空档本身证明不了任何事。
有公开作品的工程师
可选地从公开 GitHub 资料补充信息，让一个人真正做出来的东西，和他如何描述自己一起被计入。
准备面试
最有用的产出往往是那份"简历没说清什么"的清单——而那恰恰正是面试要解决的事。
事后为决定辩护
一张绑定证据的评分卡是"为什么"的记录，当被拒的候选人或你自己的团队来问时，这很重要。
三步完成
- 1
给它简历和岗位
纯文本或 PDF 链接，加上你要招的岗位。GitHub 用户名是可选的，用来补充公开作品。
- 2
智能体按固定标准打分
每位候选人用同一套标准，每项分数绑定简历中的证据；没查到的地方留白，而不是猜。
- 3
你读完，你来决定
评分卡作为报告进入你的工作空间，并在 Humans 看板上生成一张卡片。决定权仍然在你。
它比关键词过滤强在哪
多数筛选自动化在匹配关键词、淘汰其余。这很快，而它恰好淘汰掉那些用不同措辞描述同一段经历的人。
| 关键词过滤 | Veii 智能体 | |
|---|---|---|
| 怎么判断一份简历 | 看有没有出现对的词 | 对照写明的标准，看已被证明的能力 |
| 为什么是这个分 | 不透明——只有排名，没有理由 | 每项分数都注明它出自哪一行 |
| 职业空档 | 常被隐性地扣分 | 不作为缺陷计分；明确排除在标准之外 |
| 非典型背景 | 因为不符合模板而被过滤掉 | 按能做什么来判断，而不是看出身 |
| 谁来决定 | 过滤器在人读到之前就淘汰了 | 仅供参考——每份简历仍会到人手里 |
| 事后能拿出什么 | 一个你解释不了的排名 | 一张每个判断都附证据的评分卡 |
适合谁
正在招前几个人的创始人
最早的几次招聘最要紧，而它们恰好最没有流程。固定标准不会告诉你该录谁，但它能防止第十份简历只因为你累了就被读得比第一份苛刻。
我们是一家五个人的公司，正在招第一位运营经理。按这个岗位评估这份简历，每项打分注明依据，并告诉我面试时该追问什么，因为简历没有回答。
没有招聘专员的小团队
这里没人靠筛简历吃饭，而岗位又常常在你的专业之外。有价值的不是那个分数，而是让你一眼看上的候选人和你差点跳过的候选人，用的是同一套结构。
按高级后端工程师岗位评估这份简历，并结合他公开的 GitHub 补充信息。我不是工程师，请告诉我他的公开作品说明了什么，以及哪里和简历的说法对不上。
必须为决定给出理由的用人经理
总会有人问为什么是这个人而不是那个：被拒的候选人、同事，有时是监管方。一张绑定证据的评分卡是一个答案；三周后回忆起来的直觉不是。
用同一套标准评估这两位产品设计师候选人，并告诉我他们真正的差别在证据上体现在哪，而不是在印象上。
常见问题
什么是 AI 简历筛选？
就是让 AI 智能体对照一套写明的标准来读简历，产出一张评分卡：每个维度一个分数，每个分数都绑定简历中产生它的那段证据。做得对的话，它是一种阅读辅助，把你的标准显性化并一致地应用，而不是一台决定谁被淘汰的机器。
简历筛选工具免费吗？
免费。Veii 运行在免费额度的模型上，评估一份简历不花钱，不按候选人计费，注册也不要信用卡。这一点对那些一年只筛几十份简历、绝不会去买招聘平台的小团队最有意义。
它会自动淘汰候选人吗？
不会。它的产出是一张给人读的评分卡，每份简历仍然会到人手里。自动淘汰正是让筛选工具变得有害的那种失败模式：它把决定藏起来、取消了申诉的余地，并把模型的盲区变成了公司政策。决定权始终在你。
它怎么避免偏见？
标准是固定的，对每个人一视同仁；受保护的个人特征被忽略；职业空档不作为缺陷计分；出身——哪所大学、哪家名气大的雇主——本身不加分。没有任何筛选流程能完全没有偏见，但一套写明标准、并逐条引用证据的流程，至少是你可以检视和反驳的。
评分卡里到底有什么？
标准中每个维度的分数、每个分数背后来自简历的具体证据、一份明确列出的"简历没有交代什么"，以及面试值得追问的问题。后两项往往比分数本身更有用。
能读 PDF 简历吗？
可以，给一个 PDF 链接即可，系统会自动提取成文字。例外是扫描件或纯图片、没有文字层的 PDF，这类读不了——请把它们转成文字发过来，而不是拿到一份对着空文档给出的、听起来很笃定的评估。
它能看候选人的公开作品吗？
可以选择开启：给一个 GitHub 用户名，它会用公开仓库补充评估。最有用的情况是它与简历在任一方向上不一致——一个把自己写低了的人，或者一个描述过的经历在作品里看不到的人。