主动搜集候选
持续寻找与当日策略相关的岗位，为后续判断建立足够候选面。
全天运营，单次批准
把一整天的代投运营，压缩成一次确认。
AI 和程序完成全天搜岗、筛选、补量与投递包准备；刘老师只需审核一次。没有这次人工确认，绝不发生真实投递。
系统负责准备，顾问保留最终投递权。未确认，不投递。
01
次人工确认
- 08:30系统开始准备当日候选
- 全天持续搜集、筛选与补量
- 一次顾问审核本批范围
搜、筛、解、补：候选不足时，系统也必须有边界。
系统不是无差别抓取，更不是为了达成数量而无边界凑数。每一步都围绕客户策略、授权范围与可解释结果展开。
结构化筛选
按客户目标、限制条件与优先级筛选，不以单一关键词代替判断。
授权内逐层放宽
候选不足时，只在已经授权的边界内逐层调整，不擅自改变客户策略。
如实报缺并补充
仍不足就报告缺口，并继续补充可解释候选，绝不无边界凑数。
判断标准
数量目标提供节奏，客户策略决定边界；当两者冲突时，系统保留缺口事实，而不是牺牲匹配质量。
两阶段 AI · 一个批准门
AI 做判断与解释，人保留投递权。
先用少量事实扩大筛选效率，再把完整事实读取留给值得精筛的候选。AI 不拥有投递权。
浅层筛选
先基于岗位名称与公司信息做初步判断，排除明显不符合策略的候选。
读取事实岗位名称 · 公司信息
完整事实精筛
对进入候选池的少量岗位读取完整岗位事实，复核匹配度并给出解释。
输出结果判断 · 理由 · 风险提示
顾问主动批准
只有顾问主动批准的本批岗位，才可进入投递链，并保留历史记录。
未经批准：真实投递 = 0
演示数据
保留决定判断的事实，不只保存一个岗位链接。
匿名样例用于说明系统可保留并分析的结构化事实类型。页面不展示任何生产数据、岗位 ID 或回执码。
- 岗位
- 高级业务运营（匿名样例）
- 公司
- 匿名企业 A
- 城市
- 上海
- 薪资
- 区间已记录
- 新鲜度
- 近期发布
- 经验
- 要求已记录
- 学历
- 要求已记录
- 行业
- 企业服务
- 职能类别
- 运营
- 已投状态
- 未投递
- 岗位开放证据
- 开放状态依据已记录
匿名演示边界
不出现真实客户姓名、手机号、Token、岗位 ID、回执码或任何生产数据。
不是四选一，而是让四项原则同时成立。
系统价值不由单一投递数量定义。数量、质量、体验与合规必须形成同一个闭环。
数量目标
按 T + 50% 准备候选池，为人工选择保留合理余量。
匹配质量
用客户策略和岗位事实做结构化判断，不为数量牺牲边界。
客户体验
把全天准备汇总为一次清晰审核，降低重复确认成本。
合规闭环
后台绝不自动投递；批准范围、进入链路与结果保留历史记录。
清晰的最后边界
一次批准之前，系统只做准备。
一次批准之后，也只有顾问主动确认的本批岗位可进入投递链。AI 提供判断和解释，但永远不替人作出真实投递决定。
无登录入口
无真实操作
无生产数据
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