岗位结构化招聘方录入完成率低
岗位合规审核依赖人工,效率低、速度慢
考虑到招聘方的用人需求以及招聘岗位规范,在岗位发布时可能会使用到不合规的词语或内容。其涉及到的敏感词、极限词,特别是违规信息以及虚假招聘,对人工审核造成很大压力。
一些招聘方为了吸引求职者的关注,会夸大招聘效果,也会发布夸张高薪高待遇的内容。甚至包含限制性字样,例如“做满 X 天有工资”这样的限制字样,需要人工介入辅助审核。

岗位拆分:将招聘方发布的包含多个岗位的招聘简章,智能拆分为独立的岗位。
岗位合规:智能识别信息中潜在的违反劳动法、敏感信息等,提升岗位质量。
岗位结构化:对岗位信息进行结构化标签处理,一方面提升招工方的发布便捷性,同时提升更加精准的匹配效果。

管理机制缺失:Prompt 完全融合在智能体、工作流内,缺乏统一的管理和管控方式。
迭代成本高昂:每次版本迭代、场景扩张、模型升级、生产级 Prompt 迭代时,需要大量的资源和人力投入线上保障。
评估体系匮乏:提示词缺乏体系化评估方式,完全依赖提示词专家经验,稳定性问题频发。
Prompt 版本管理:依托统一的 Prompt 开发模块,对 Prompt 的设计、开发与迭代过程进行规范化规划和集中化管理,打破其与智能体、工作流的耦合壁垒。
Prompt 评测体系:
构建全面、高质量的科学化评估器,结合评测集对高质量数据集的精细化管理,为 Prompt 迭代优化提供明确方向。
通过评测实验搭建集评测集、Prompt、评估器于一体的全自动高效评估机制,实现 Prompt 效果的快速验证。
支持在扣子编程工作流中高效完成 Prompt 引用与更新提交,最终达成 Prompt 的统一规划、高效迭代与稳定生产,实现生产级 AI Agent 全生命周期管理。