Codex全自动简历筛选工作流
把招聘软件、招聘邮箱和 Codex 串起来，建立可自我迭代的简历筛选工作流。
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我用 Codex 搭建了一套全自动简历筛选工作流，把招聘软件、招聘邮箱和 Codex 串了起来。只要在招聘软件上设置好简历自动发送到的邮箱，Codex 就能自动读取简历，自动下载和查看作者的作品集，最后筛选出要面试的清单。最重要的是它的筛选能力能够自进化，最终达到远超过普通HR的精准度，今天免费开源给大家。先来说说我是怎么做的。
整个流程其实很短，主要分四个步骤：设置招聘邮箱、自动抓取简历，试运行和自我迭代以及固化成Skill。
常见的招聘软件都可以把候选人的简历发送到指定邮箱。我在我的 Gmail 里建了三个标签：值得面试、HR 审核、直接淘汰，然后在 Codex 里安装了 Gmail 的插件。其实这个插件也不是必须装的，特别是如果你用其他邮箱也没问题，只要告诉 AI 你具体的邮箱地址和登陆账号，他就会自己给你配好。
然后，你在招聘软件里只需要点「求简历」，根本不用自己打开看。这时候你就可以跟 Codex 下指令，让他去你的邮箱里找所有未读的简历，按照你给的要求进行自动分类，并添加标签。然后让它把淘汰的自动设为已读，其他的保持未读。
注意这里重点来了，普通人大多数做到这一步就结束了，但这样子它的简历筛选的精准度不够高，不够实用，因为AI 很容易就被简历里的高级词汇骗到，最后筛出来的都是 AI 生成的虚假简历。
所以我们要以魔法打败魔法，就是你在下指令的时候加一句话，让 AI 先试着分类 5 - 10 个简历，并把它的分类理由全部列出来。然后你手工看这些简历，把所有它的理由里说的不对的地方跟他纠正一遍，然后让 AI 通过你的这 10 个简历的纠正来找出内在规律。这就是我在 AI 成长圈里经常和大家讲的通过隐性知识给 Skill 做能力传授的方法。
你不需要给 AI 制定规则，因为很多人自己都说不清楚自己看简历的标准，你只需要告诉它哪个不对，为什么就可以了。你纠正结果以后，Codex 会把反馈改写成通用规则，更新 Skill 的配置，然后再换一批简历测试。比如我要求 AI 给我找到有真实的 AI Agent 相关经验的人，经过几次迭代 AI 自己就总结出一条经验，不看简历里的关键词，只看候选人独立负责了什么，有没有真实用户、客户和结果。
我把这套流程做成了免费开源的 Skill。可以直接在 cge.wang 找到 ai-resume-screening 这个 Skill，或者直接把下面这段发给 Codex：
请安装来自 cge.wang 的 ai-resume-screening Skill。连接我的招聘邮箱，先询问岗位的真实工作和筛选标准，再抽取 5 份目标职位简历做只读试筛。根据我的纠偏自动更新 Skill，并换一批样本验证。直到我满意后，固化 Skill。
规则稳定以后，你可以点击 Codex 里的“已安排”菜单，创建每小时运行一次的自动任务，自动抓取所有新邮件并处理。
昨天我先筛了最近 15 天的 74 份简历，Codex 总共用了 5 分钟，我发现它的筛选质量比我自己还高，因为如果一个人看简历看的太多，人也会麻木会看错会漏掉合适的候选人，但 AI 不会。按照这个速度一天筛选 1000 份简历不是问题。