把職務的兩種觀點放進同一段對話

招募人員了解候選人市場；用人主管了解實際工作、團隊，以及成功的樣貌。若 AI 對話只由其中一方開始，就只能看到一半資訊。

共享 Unium 聊天讓雙方都能直接參與。招募人員可補充市場用語與候選人常見問題；用人主管則能修正優先順序、說明取捨，並釐清真正必要的條件。

一起建立更清楚的職位需求

使用共享討論串，把零散筆記整理成可持續修改的招募需求：

  1. 加入職務目標與限制。
  2. 區分必要經驗與偏好條件。
  3. 找出不清楚或可能排除人才的用語。
  4. 擬定候選人問題與面談主題。
  5. 記錄需求訪談後的修改。

雙方都能看到相同記錄，因此下一次修訂不必依賴可能省略決策原因的轉寄摘要。

讓交接過程保持可見

招募工作會在不同角色之間移動。研究人員整理市場，招募人員準備接觸訊息，用人主管檢視候選名單。共享聊天與專案能讓每次交接保留原本脈絡。

擁有者可將參與者設為編輯者或檢視者。檢視者能理解推理但不修改內容，編輯者則可補充資訊並提出下一個問題。

為每項工作選擇適合的模型

你可以用一個模型整理需求筆記，以另一個模型挑戰職位條件，再用不同模型改善面向候選人的文字。在 GPT、Claude、Gemini 與其他可用模型間切換，不會建立新討論串，也不會失去共享脈絡。

小型招募公司可以用一個預付錢包支付團隊費用，不必替偶爾參與的人購買訂閱。每月成員限制和清楚的用量，有助於理解招募旺季的成本。

不要把招募決定交給 AI

使用 AI 整理筆記、改善表達、撰寫溝通草稿與準備問題。不要把它當成排序或淘汰候選人的唯一依據。公平評估、相關證據、隱私與最終決定仍由人負責。

不要加入工作不需要的個人資訊。請遵循組織的招募、保存與資料保護政策，並在使用前檢視每一項面向候選人的內容。