如何使用 Claude 篩選履歷:Alex Skill 指南

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五十份申請、五個面試名額、一個下午。招聘悄悄出錯的地方就在這裡:不在面試,而在匆忙進行的第一輪篩選。AI履歷篩選承諾可以解決這個問題,而一個簡易聊天機器人只能解決一半。貼上一份履歷,問「這份履歷好不好?」,你會得到一個信心滿滿、卻沒有任何評判標準支撐的答案。用同樣方式詢問十名候選人,你會得到十個答案,而每個答案背後的評判標準都略有不同。

這個主題的大多數文章完全略過了另一個問題,而這個問題可能讓你面臨申訴,而不只是失去候選人:越來越多地區開始監管篩選軟體,而且義務落在雇主身上,而非供應商身上。在進入操作方法之前,值得先把這一點弄清楚。

截至2026年9月,AI篩選受到監管的地區

這不是法律建議,而且規則仍在變動;在部署任何工具前,請查閱您所在司法管轄區的規定並尋求適當的專業建議。不過,以下是整體概況,因為關於這個關鍵字的大多數指南仍在引用已經變更的日期。

適用地區 適用內容
紐約市 第144號地方法律。自動化就業決策工具在使用後一年內需要接受獨立偏見稽核、公開結果摘要,並在使用前至少10個工作日通知候選人。 自2023年7月5日起強制執行
伊利諾州 HB 3773修訂《人權法》:在招募、聘用、晉升及相關決策中使用AI時必須通知,並禁止以郵遞區號作為受保護類別的代理變數。 2026年1月1日
加利福尼亞州 《公平就業與住房法》(FEHA)關於自動化決策系統的規定。是否有反偏見測試的證據,或缺乏此類證據,均與歧視申訴相關;而與自動化決策系統有關的紀錄必須保存四年。 2025年10月1日
科羅拉多州 SB 26-189取代了較早的《科羅拉多州AI法案》。須事先通知、在不利結果出現後30天內提供通俗易懂的解釋、進行實質性的人工作業審查,並保存三年紀錄。 2027年1月1日生效
歐洲聯盟 《人工智慧法案》將招募與甄選視為高風險活動。自2026年7月27日起生效的《數位綜合法案》將這些義務的適用日期從2026年8月2日延至2027年12月2日,因此許多文章仍引用的期限已經過去,但那並不是實際期限。 自2027年12月2日起適用於高風險職務
美國,聯邦 《1964年民權法案》第七章與《美國身心障礙人士法》(ADA)一如既往地適用。無論篩選是由人員、供應商還是模型執行,差別影響均由雇主承擔責任。 生效中
真正決定你是否屬於適用範圍的測試。紐約州的規定表示,在三種情況下,工具會實質協助或取代裁量性決策:你只依賴它的簡化輸出,而不考慮其他因素;它的輸出只是多項標準之一,但比其他標準更受重視;或它的輸出推翻了透過其他方式得出的結論,包括人類作出的結論。模型若只是為招聘人員摘要履歷,而招聘人員會閱讀每份申請資料,且不會比其他因素更重視摘要,這與模型為 200 人排序、你再面試排名前十名的情況截然不同。後者才是會讓你接受稽核的情況。
本指南背後的技能
Alex - 履歷篩選 AI Skill
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以標準優先的篩選評分規準,對每位候選人以「進入下一階段」/「保留」/「不予考慮」呈現,附上兩到三個具體理由,將紅旗整理成篩選通話問題;此外還提供 Boolean 搜尋字串和來源搜尋命中清單,適用於申請資料根本沒有開始進來的情況。

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為什麼通用 AI 篩選具有風險

  • 標準會漂移。 沒有任何基準約束單純的聊天機器人,因此第十份履歷不會像第一份那樣被評估。那不是候選人短名單,而是十個各自獨立的意見。
  • 它會對錯誤訊號做出反應。 未經引導的模型可能會注意到姓名、大學或就業空窗期,但這些因素與某人能否勝任工作毫無關係。在伊利諾州,使用郵遞區號作為替代指標現在已被明確禁止,同樣的邏輯也適用於其他所有受保護類別的替代指標。
  • 它過度自信。 它會直接判定不予考慮,而謹慎的人類可能會標記某些值得用五分鐘通話了解的事項。
  • 它不會留下任何軌跡。 如果遭拒的候選人詢問原因,或監管機構提出要求,「模型說不行」並不是答案。每位候選人都有一套評分規準和一個理由,才是答案。

以標準優先的技能會帶來哪些變化

順序就是重點。Alex 不會在知道自己依據什麼標準評判之前就評估履歷:包括職務說明、真正的必要條件,以及與必要條件分開列出的加分條件。只有在這之後,它才會閱讀申請資料,而之後的每位候選人都會用同一把尺衡量。

結論會以「進入下一階段」、「保留」或「不予考慮」呈現,每位候選人附上兩到三個具體理由,而不是一篇長文,格式適合快速瀏覽 200 份履歷。紅旗會被整理成值得進一步了解的問題,而不是自動淘汰條件:「連續三段短期任職,值得在篩選通話中詢問」很有用;「就業歷史不穩定」則沒有。評估也只會根據與職務相關的證據進行。

它實際產出的內容

輸出 你會得到什麼
篩選標準 將必備條件淘汰因素與加分條件區別開來,並在閱讀任何一份申請之前先寫下評分標準,讓標準事後仍具備可辯護性
候選名單 針對每位候選人提供通過 / 保留 / 不通過及前兩至三個理由,方便大量快速瀏覽
標記分析 職涯發展、影響力指標、升遷模式、職稱灌水、含糊的成就與未解釋的空檔,均以通話時可進一步了解的事項呈現
布林搜尋式 可直接貼上的 LinkedIn、GitHub、Dribbble 與 Google X-Ray 搜尋式,並解釋每個元件及放寬或縮窄搜尋範圍的變體
人才搜尋 競爭對手人才地圖、按職位類型提供的管道建議,以及當主動投遞人才管道出現問題時使用的人才名單範本
電話篩選 依職位提供的問題指南、篩選筆記範本,以及按招募來源管道分析轉換率

開始使用的 prompt

先測試行為,再購買任何東西。關鍵在於第一則訊息完全不包含任何履歷:

起始 prompt

你正在為以下職位篩選候選人。現在不要查看任何履歷。 步驟 1。根據這份職缺說明,提出評分標準。分為: - 必備條件:缺少此項即構成真正的淘汰因素 - 加分條件:在其他條件相當的候選人之間作為區別的因素 針對每一項,說明履歷中的哪些證據可以滿足該條件。 對任何其實是偏好而非必要條件的必備條件提出質疑,並說明原因。 步驟 2。等待我核准或編輯評分標準。 步驟 3。然後,針對我貼上的每份履歷,回覆: - 通過 / 保留 / 不通過 - 兩至三個具體理由,每項都連結至評分標準中的一行 - 電話篩選時要詢問的事項,以問題形式表述 規則: - 只根據與工作相關的證據評判。忽略姓名、年齡、地址、 照片、國籍、學校聲望與職涯空檔,除非職缺說明 職缺說明使其確實與工作相關。 - 絕不要僅因出現空檔或任職時間較短,就直接拒絕對方。 將其標記為問題。 - 如果履歷中沒有你需要的證據,請說「未 應說明「有證據支持」,而不是自行推斷。 職缺說明: [PASTE THE ACTUAL BRIEF, NOT THE JOB TITLE]

在閱讀任何履歷之前先核准評分標準,才能讓篩選保持一致;如果日後有人詢問如何作出決策,這也是你希望能拿出的紀錄。

如何讓人參與決策

  • 保留評分標準,並註明日期。它是在你看到候選人之前撰寫的,而這正是其中最有用的事實。
  • 在保留與淘汰界線上,親自閱讀每一份申請。摘要是提醒你注意的 prompt,不是取代你閱讀的東西。
  • 不要依模型的分數排名。這正是紐約市規則所描述的模式,也是輔助工具與決策工具之間的差異。
  • 記錄你推翻它判斷的理由,無論是採納或不採納。這些推翻判斷的紀錄,就是人類確實介入其中的證據。
  • 確認你的 ATS 已經在做什麼。許多團隊擔心的是聊天視窗,卻忽略了自己的申請人追蹤系統可能已自動排名多年,而這更有可能符合該定義。
  • 在將它用於紐約市、伊利諾州、加州、科羅拉多州或歐盟的實際職缺前,請留意相關建議並查核你的義務。相關責任由你這位雇主承擔。

它的不足之處

它無法驗證任何內容。履歷上的每項陳述都會照單全收,因此日期、職稱與學位仍需由你核實。它不知道在你的市場中,兩家相似的雇主哪一家更具代表性。它無法告訴你那些必要條件是否真的正確,只能判斷候選人是否符合你所寫的條件。而且,它篩選一份撰寫糟糕的職缺說明時,會和篩選一份優良說明一樣有自信,這也是為什麼前兩分鐘比接下來的五十份履歷更重要。

適用對象

適合需要處理大量招募工作的內部招募人員、在沒有人才團隊的情況下進行早期招募的創辦人,以及希望讓初步篩選更快速且一致的用人主管。它可在 Claude、ChatGPT、Gemini 或 Copilot 中運作。法律、HR 與人員營運系列涵蓋員工生命週期其餘階段的 52 個技能,而招募技能則涵蓋人才搜尋、面試與發出錄用邀請。

相關 Skill 指南

Skill 檔案 · 可搭配 Claude 與 ChatGPT 使用

Alex - 履歷篩選 AI Skill

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常見問題

Is it legal to use AI to screen resumes?+

Generally yes, but several jurisdictions attach conditions and the obligations sit with the employer rather than the vendor. New York City has required a bias audit, a public summary and 10 business days' notice to candidates since July 2023. Illinois has required notice since January 2026 and prohibits using zip code as a proxy for a protected class. California's FEHA regulations, in force since October 2025, make evidence of anti-bias testing relevant to a discrimination claim and require four years of records. Colorado's SB 26-189 takes effect in January 2027. In the EU, recruitment counts as high-risk under the AI Act, with those duties now due on 2 December 2027. None of this is legal advice; take proper advice for your jurisdiction.

Does using Claude to screen CVs make it an automated employment decision tool?+

It depends entirely on how you use the output. New York's rules describe three situations that count: you rely only on the tool's simplified output with nothing else considered; the output is one of several criteria but carries more weight than the others; or the output overrules a conclusion reached another way, including by a person. Summarising a CV for a recruiter who reads every application and weighs that summary no more heavily than anything else is different from ranking 200 candidates and interviewing the top ten. The second is what triggers the audit and notice duties.

Did the EU AI Act deadline for hiring tools pass in August 2026?+

No, and this is the detail most articles still have wrong. The high-risk obligations covering recruitment were originally due on 2 August 2026, but the Digital Omnibus, which entered into force on 27 July 2026, moved them to 2 December 2027. Other parts of the AI Act, including transparency duties, were not postponed, so the later date is not a reason to stop paying attention.

How do I stop AI from being biased when screening resumes?+

Write the rubric before you read a single CV, and keep it. Separate genuine must-haves from preferences, say what evidence would satisfy each one, and instruct the model to judge on job-relevant evidence only, ignoring name, age, address, photo, nationality, school prestige and career gaps unless the brief makes them relevant. Make red flags into questions for a screen call rather than automatic rejections. Then read the applications yourself at the boundary, and record where you disagreed with the model. Bias is not removed by a prompt; it is constrained by having a written standard that existed before the candidates did.

How much does the Alex resume screener skill cost?+

$29, one time, with no subscription or per-seat fee. It runs in Claude, ChatGPT, Gemini or Copilot. It is a skill file that shapes how the model works, not a hosted screening system, so it does not come with a bias audit and it does not discharge any obligation you have as an employer.

What does the skill actually give me beyond screening?+

A written scoring rubric with must-haves separated from nice-to-haves, advance / hold / no verdicts with two or three specific reasons each, and green and red flag analysis framed as screen-call questions. Beyond the screen itself it also builds Boolean search strings for LinkedIn, GitHub, Dribbble and Google X-Ray with each component explained, competitor talent mapping and sourcing hit lists, and role-specific phone screen guides with conversion analysis by channel.

Can AI verify what a candidate claims on their CV?+

No. Every date, title, qualification and achievement is taken at face value, because the model has no way to check any of it. Verification stays a human job: references, qualification checks, and the questions you ask on the screen call. What the model can do is notice that a claim is vague or that a progression looks unusual, and tell you to ask.

Should I tell candidates I am using AI in screening?+

In several places you must, and where you do not have to it is still the better default. New York City requires notice at least 10 business days before use of a covered tool, Illinois requires notice, and Colorado will require both advance notice and a plain-language explanation within 30 days of an adverse outcome from January 2027. Beyond compliance, a candidate who learns after the fact that a model read their application reacts far worse than one who was told upfront.

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