一、Eva 专家模式：产品核心价值阐述

1. 它是什么？ (What is it?)

   Eva 专家模式是一套基于自然语言驱动的招聘洞察与寻源工作流。用户只需用自然语言描述需求，系统自动识别意图，在人才搜索与面试情报两大场景之间无缝切换，输出可执行结果与报告。

2. 为谁服务？ (Who is it for?)

   面向招聘运营/招聘负责人（HRD）/HRBP等HR侧角色（当前版本）；帮助小到招聘专员、大到HRD做高效寻源与复盘。面向用人经理（HM）的扩展能力在规划中。

3. 解决什么问题？ (What problem does it solve?)

• 寻源门槛高、速度慢：没有职位画像也能直接“用一句话找人”。

• 筛简历耗时、难解释：提供AI 评分与理由，便于快速判断与沟通。

• 面试复盘靠体感：自动从面试转写与面评中提炼不通过画像/卡点/合规风险/竞品口碑/候选人高频问题。

• 工具割裂：与人才库打通，支持批量外呼、授权、导出等后续动作。

4. 带来什么价值？ (What value does it bring?)

• 极致的效率提升（Efficiency Lift）

• 将过去需数小时/数天的人才搜索与数据分析，压缩到几分钟。

• 多轮智能放宽，尽量凑齐目标人数，显著缩短寻源周期。

• 与人才库一键打通：批量外呼、隐私授权、导出，减少工具切换与手工执行。

• 前所未有的深度洞察（Unprecedented Insight）

• 把“感觉/经验”转为结构化数据报告，可直接对内汇报。

• 清晰呈现不通过原因、卡点环节、合规风险（婚育/籍贯/家庭/健康等）。

• 看见市场竞争热度、候选人高频问题、竞品口碑（文化/薪酬/体验），提供决策依据。

• 证据链：基于面试转写与面评的双重佐证。

• 更高质量的招聘决策（Higher-Quality Decisions）

• AI 多维评估与排名，附评分与理由，显著提升可解释性与一致性。

• 以面试情报持续复盘，从成败中学习，提升甄别效率与命中率。

• 输出可执行建议（题库改版/流程优化/面试官训练），支撑管理层决策。

• 主动敏捷的人才战略（Proactive Talent Strategy）

• 让“人才管道建设”从口号变成日常可执行的动作。

• 按战略构想随时探索与验证关键人才储备，供给领先业务需求一步。

• 打造增长飞轮：报告 → 题库改版/面试官训练/话术优化 → 更高转化 → 再沉淀。

1. 如何实现？ (How does it work?)

   自然语言 → 意图识别（自动分流）

   1. 无需手选功能。EVA根据输入自动进入人才搜索或面试情报。

1. 人才搜索工作流

   1. 解析需求（必须/加分/排除/目标人数）→ 在人才库检索与匹配 → 输出候选人信息 + AI 评分与评估理由。

   2. 多轮寻源：若数量不足，系统按优先级自动放宽非核心条件，直到达到目标或上限。

   3. 结果与人才库打通：一键批量外呼、授权、导出等。

2. 面试情报工作流

   1. 直接提出分析问题（如“近3个月不通过画像/卡点？”）。职位、面试官、时间范围均为选填（默认近3个月）。

   2. 系统检索指定范围内的面试转写与面评 → 生成结构化报告：

      • 未通过画像与关键原因/环节

      • 合规风险提示（婚育/籍贯/家庭/健康等）

      • 候选人高频提问

      • 竞品公司提及清单与口碑要点

      • 内置5个模板可直达常见主题（未通过画像/高频问题/违规提问检测/竞品提及/竞品口碑）。

二、Eva 专家模式操作指南

适用对象：招聘运营 / 招聘负责人（HRD）/ 招聘运营以上角色（当前版本仅 HR 端开放）

功能简介

Eva 专家模式是基于 AI 大模型的深度数据分析工具。新版界面通过结构化的引导，帮助您在“找人”、“看面评”、“评面试官”三大高频场景下，快速获取深度的业务洞察。

操作步骤详解

只需简单 4 步，即可完成一次深度分析：

第一步：选择任务类型

在输入框左上角的下拉菜单中，选择您当前需要研究的业务场景：

• 🔍 人才搜索：用于在人才库中快速寻找符合特定画像的候选人。

• 💡 面试情报：用于挖掘面试记录中的非结构化信息（如竞品动向、行业薪资、技术趋势等）。

• 📊 面试官评估：用于分析面试官的面试质量、通过率异常、反馈详细度等。

第二步：输入分析指令（Query）

在输入框中用自然语言描述您的需求。

• 例如：“帮我分析面试官莫小卡最近一个月的面试情况” 或 “推荐 3 年以上经验的 Java 工程师”。

第三步：添加补充标签（可选）

为了让结果更精准，您可以使用输入框下方的筛选器或标签进行限定：

• 基础筛选：指定“面试官”、“职位”或“时间范围”。

• 智能标签：在“人才搜索”场景下，可选择“智能标签”或“学校标签”来精确锁定候选人背景。

第三步：提交任务

点击右侧的发送按钮 ✈️，Eva 将立即开始处理数据并生成分析报告。

✨ 独家功能：智能问题推荐

如果您暂时没有明确的分析思路，不妨看看输入框下方的**“推荐问题列表”**。

• 它是什么？ 这是 Eva 基于您企业当前真实的招聘数据、面试记录和人才库储备，通过算法自动生成的“高价值问题”。

• 能做什么？

  • 在“人才搜索”中：它可能会提示“推荐来自腾讯、阿里的候选人”或“推荐有大型Web应用优化经验的前端”。

  • 在“面试情报”中：它可能会提示“来自阿里的候选人在面试中表现出哪些共同特征？”。

  • 在“面试官评估”中：它可能会提示“分析面试官莫小卡的通过率是否显著高于平均水平？”。

• 如何使用？ 只需要点击列表中的任意一个问题，系统会自动将其填入输入框，您可直接发送或稍作修改后发送。

常见场景示例

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