hr需用结构化提示词替代模糊指令，强制ai执行实体抽取→硬性校验→软性打分→json输出四步闭环，避免语义误判；操作包括模板创建、ocr预处理、批量解析及人工复核高风险节点。
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要在阶跃AI简历筛选系统中实现候选人自动分层归类，HR必须放弃“让AI自己理解JD”的幻想，直接用结构化提示词把岗位能力要求翻译成机器可执行的判断协议。普通提示词只能触发关键词匹配，而结构化提示词能强制AI按预设逻辑链完成实体抽取→规则校验→权重打分→标签输出四步闭环，避免因语义坍塌把“参与过Java项目”误判为“Java主力开发”。
构建带约束条件的结构化提示词
第一步：在阶跃AI后台新建提示词模板，标题命名为【液冷工程师-硬性门槛过滤】。
第二步：粘贴以下结构化指令，注意保留所有换行与标点——阶跃AI依赖格式识别分支逻辑：
你是动力电池壳研发新组织的招聘总监，正在筛选液冷产品工程师。请严格按以下协议处理每份简历：
① 实体抽取：仅提取字段【液冷设计经验年限】【焊接变形处置案例数】【密封性问题解决次数】【本科及以上学历】【3年以上相关行业经验】；
② 硬性校验：若【液冷设计经验年限】＜1年 或 【本科及以上学历】为否 或 【3年以上相关行业经验】为否，则标记为【硬性淘汰】；
③ 软性打分：对通过硬性校验的简历，按【焊接变形处置案例数】×0.4 + 【密封性问题解决次数】×0.6 计算得分（满分10分）；
④ 标签输出：仅返回JSON格式，字段为{"候选人姓名":"张三","状态":"硬性淘汰/待评估","液冷设计年限":0.5,"焊接案例数":2,"密封解决数":1,"综合得分":2.2}。
【必须删除提示词末尾的任何解释性文字，包括“请开始执行”“谢谢”等冗余句】 阶跃AI会将这类文字误判为输出要求，导致JSON格式被污染。
上传简历并触发结构化解析
方法一：单份简历调试
在阶跃AI界面点击【手动解析】→选择PDF格式简历→粘贴刚创建的结构化提示词→点击运行。
方法二：批量自动分类
将200份简历打包为ZIP文件→拖入【批量解析区】→在任务设置中勾选【启用结构化提示词引擎】→下拉选择【液冷工程师-硬性门槛过滤】模板→点击【启动】。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。但要注意：扫描件类PDF必须先经过OCR预处理，否则阶跃AI无法识别图像中的文字内容。
人工复核高风险误判节点
第一步：导出全部JSON结果文件，用Excel打开。
第二步：筛选【状态】列为【待评估】且【综合得分】在3.0–4.5区间的所有记录。
第三步：重点检查这些简历中【液冷设计经验年限】字段是否被错误识别——例如候选人写“协助液冷模块测试”，阶跃AI可能误抽为“液冷设计经验0.5年”。此时需在原始PDF上用高亮笔标注真实表述位置，上传至阶跃AI的【误判反馈通道】。
第四步：对【硬性淘汰】中【液冷设计经验年限】为0但【密封性问题解决次数】≥3的简历单独开窗查看，这类候选人常具备跨岗位实操能力，是人工复筛优先级最高的群体。
