候选人池收敛
1454 人 → 175 人通过优化学校、专业、毕业届数等条件，让搜索范围从泛化候选人池收敛到更可判断的人才范围。
从泛化搜索，到精准 Mapping。
这个项目最核心的价值不是“搜到更多人”，而是让候选人搜索结果更接近真实招聘目标。
匹配人数提升
17 人 → 41 人优化后，合适候选人数量从 17 人提升至 41 人。
匹配率提升
1.17% → 23.43%匹配率显著提升，验证了候选人画像拆解和筛选策略优化的有效性。
问题不在于 AI 搜不到人，而在于 AI 一开始搜得太泛。
Before：泛化搜索
初始搜索可以得到大量候选人，但真正符合岗位目标的人比例较低。候选人结果较泛，HR 仍需要花较多时间进行二次判断。
候选人数量多
匹配比例低
人工复核成本高
After：精准 Mapping
通过优化学校名称、专业方向、毕业届数和地区意愿等条件，AI 搜索结果变得更聚焦，合适候选人占比明显提升。
搜索范围更清晰
匹配候选人更多
筛选策略可复用
我如何把招聘需求拆成 AI 能执行的搜索条件？
AI Sourcing 的核心不是堆关键词，而是把 HR 对候选人的判断标准，转化为 AI 可以识别、执行和验证的条件。
地区意愿
围绕“大陆背景、具备前往香港工作意愿”的目标，明确候选人地域与流动意愿。
学校范围
根据目标候选人画像，调整学校名称和学校范围，让 AI 聚焦更可能符合要求的人群。
专业方向
结合岗位要求，限制或调整专业方向，减少与岗位不相关的候选人结果。
毕业届数
通过毕业届数校准候选人阶段，避免搜索结果过宽或与招聘目标不匹配。
LinkedIn 信息完整度
关注候选人在 LinkedIn 上的公开信息是否足够支撑初步判断。
人岗匹配判断
综合学校、专业、届数、地区意愿和公开经历，判断候选人是否值得进入后续沟通。
我负责了什么？
拆解候选人画像
围绕目标候选人的地区意愿、学校背景、专业方向、毕业届数等维度，拆解 AI 可以识别和执行的搜索条件。
优化筛选条件
针对初始搜索结果过于泛化的问题，重点调整学校名称、毕业届数和专业范围，让 AI 搜索目标更加明确。
扩大与收窄搜索范围
根据搜索结果反馈动态调整条件：候选人过少时适当扩大范围，结果过泛时收紧条件。
用数据验证结果
不只关注候选人数量，而是关注“合适候选人占比”，通过匹配人数和匹配率判断搜索策略是否有效。
为什么要做这个项目？
这个项目来自一次招聘智能化 Demo 场景。合作方希望看到 AI 如何帮助招聘团队从公开网络和 LinkedIn 信息中找到更符合目标岗位的人才。公司使用 Revor AI 进行候选人搜索，只要输入候选人条件，系统就可以从网络中找到对应候选人，并返回 LinkedIn 相关信息。
但在实际测试中，AI 搜索并不是简单输入条件就能得到高质量结果。候选人数量可能很多，但真正符合招聘目标的人很少。因此，这个项目的关键不是“让 AI 搜更多人”，而是“让 AI 搜得更准”。
这个项目没有夸大的部分
这个项目主要用于 AI 招聘 Demo 验证，重点是验证 Revor AI + LinkedIn 在人才 Mapping 场景中的可行性，以及候选人画像拆解对搜索质量的影响。
不是正式招聘交付
该项目主要服务 Demo 验证，不写成已经完成大规模正式招聘交付。
AI 不替代 HR 判断
AI 可以辅助搜索和筛选，但是否进入后续沟通仍需要 HR 结合岗位需求进行判断。
Prompt 优化不是简单调词
这里的优化不是随意改几句话，而是基于岗位画像、筛选条件和结果反馈不断校准搜索策略。
我的反思：AI 搜人不是替代 HR，而是放大 HR 的判断标准。
这个项目让我意识到，AI Sourcing 的价值不只是提高搜索速度，更重要的是把 HR 对岗位和候选人的理解转化为 AI 可以执行的规则。
如果候选人画像不清晰，AI 只会放大模糊需求，生成更多低质量结果；只有把地区意愿、学校背景、专业方向、毕业届数等条件拆清楚，AI 才能真正帮助招聘团队减少无效浏览，提高人才搜索效率。
这个项目也让我理解到，Prompt 优化不是简单改几句话，而是基于结果反馈不断调整招聘策略的过程。
这个项目证明了什么？
候选人画像拆解能力
我能把模糊的人才需求拆解成学校、专业、届数、地区意愿等具体筛选条件，帮助 AI 更准确地执行搜索。
AI Sourcing 优化能力
我能根据搜索结果质量调整 Prompt 和筛选策略，让 AI 从泛化搜索逐步变成精准人才 Mapping。
数据反馈意识
我不仅关注搜到多少人，更关注合适候选人的比例，用匹配率变化验证优化是否有效。
招聘业务理解
我理解招聘搜索不是简单扩大候选人池，而是要围绕岗位目标、候选人画像和业务要求，提高有效候选人的命中率。
Demo 展示
保留现有 Demo 展示位置，用于呈现 Revor AI + LinkedIn 搜索、筛选条件调整、结果反馈和复盘路径。