在人才招聘领域，最大的痛点就是流程复杂和信息不对称，造成了招聘的成本居高不下，岗位和人才的匹配成功率低。企业在发布岗位描述时，往往只会描述岗位好的一方面，工作轻松、福利诱人等利好信息被着重突出；然而，诸如成长空间小这类因素，以及企业独特的文化氛围和管理风格，却不会被体现。薪酬设置方面，通常仅给出一个宽泛的区间，缺乏明确性与透明度，令求职者难以精准把握。
求职者如果去一些论坛和公开网站，往往只会得到一个两极分化的评价，公司的官方网站、公众号一般都只会放正面的信息；在一些匿名的论坛中，往往又是各种负面的信息偏多。大部分偏中性甚至好的体验，员工往往不会主动去分享。
对于求职者而言，其简历也并非全然客观真实的写照。为契合岗位需求，不少人会对简历进行精心 “雕琢”。失败的项目经历被选择性忽略，只将成功的高光时刻予以呈现。如此一来，企业试图从简历中洞悉候选人全貌，还需要非常多的面试环节，提高了人才匹配的成本。
再谈招聘流程的复杂性。一般而言，由企业内部业务团队率先提出用人需求，然后企业的招聘团队开始发布相应的岗位，然后再联系到外部的招聘团队/猎头团队。面试官们各有偏好，有的钟情于特定年龄段的求职者，超过一定岁数地不考虑；有的对学历要求严苛，非名校背景不予考虑；还有的对候选人过往任职公司存在特定倾向。但这些偏好，由于种种缘由，难以系统记录。有的因不便记录，有的因偏好风格多变，只能依赖人际间的口口相传。
上述这些信息，由于不方便公开和记录，可称之为 “灰度信息”，很难被数字化后在系统中记录下来。在冗长繁琐的招聘流程中，这些模糊信息频繁干扰沟通，效率严重受挫，团队无法规模化运作。
人才招聘行业的痛点：
从实际操作流程来看，企业招聘 HR 或外部招聘顾问需在猎聘、领英等人才网站浏览信息，发现合适的人才档案，然后下载候选人的简历，然后把候选人的简历按照公司的模板进行整理。但部分网站出于数据保护等考量，设置了限制措施，阻止招聘 HR 对文字进行拷贝复制，这无疑给简历获取工作增添了阻碍。在企业内部，又要针对不同业务部门，将信息整理成相应 PPT或者不同风格的文档。这两个环节都会有很多的信息损耗。而业务部门急需用人自行登录招聘网站时，希望直接跟候选人沟通的时候，却常被大量无效信息所困扰，白白耗费大量时间与精力，发现最后还是要依赖于专业的招聘团队。但凡信息不透明的领域，往往难以摆脱中间人的介入。以房屋租赁和买卖市场为例，免费网站上充斥着大量虚假信息，招聘领域亦是如此。大量虚假或无效信息的存在，进一步加剧了招聘过程中的信息不对称与流程复杂性。虽然中国的招聘/猎头市场一年的规模可能有上千亿，但是因为这个市场属于本身信息极度不透明，很多时候还要做信息隔离，这也导致整个招聘/猎头市场特别分散，很难规模化。在现实招聘场景里，招聘网站、企业内部 HR 系统，以及沟通所依赖的 IM 系统，三者之间通常处于相互割裂的状态。大量信息需要在不同系统间来回传递。许多系统并不支持 API 接口，相关人员只能通过繁琐的导入导出操作来进行数据转移，还得人工对数据格式进行整理与转化，整个过程耗时费力。因为操作和流程上的打断，本来一个人才匹配动作可能一分钟就能做好的，实际上可能因为要等待一个内部系统的审批要多浪费几个小时甚至几天的时间。这些痛点，可以简单地用DeepSeek大模型为基础的AI浏览器来解决问题。浏览器插件是一种为增强浏览器功能而设计的小型软件程序。从概念上看，它能在用户浏览网页时，依据设定好的规则，可以读取网页的信息，对网页内容进行特定操作，还可以添加例如按钮、弹窗和对话框这样的功能性组件。
比如在人才招聘场景里，可模拟人工操作浏览页面，提取关键信息，直接与后台系统进行信息匹配。用户可以在登录招聘网站后，再启用浏览器插件，这样也不要担心账户泄露的安全问题。
实际的效果可能会涉及到敏感数据，我们还是用Demo来描述下，详细大家理解了原理都很容易开发。这里用了一些AI编程的工具，1分钟给大家快速做了一个演示的Demo，方便大家理解。下面是一个模拟的网页，其中蓝色的“岗位匹配”按钮是通过浏览器插件在原先网页中添加的一个按钮。点击岗位匹配之后，网页会弹出一个列表窗口，这个窗口可以快速地匹配企业后台人才库里的合适人才。用户在浏览的时候，浏览器插件可以自动地把所有信息保存到企业后台。我们也用AI代码快速的模拟了一个领英风格的浏览器插件。当然，也可以不用弹出的模式，而是用类似于豆包/Monica这样的侧边栏的浏览器插件来做一个AI人才匹配助手，在对话中完成更灵活的规则匹配。简单的实现落地思路，可以是：浏览器插件+dify（AI Agent）+DeepSeek+开源网盘+Supabase+企业微信/钉钉/飞书对接首先，借助浏览器插件，它能模拟人工操作，对网站信息进行解读。只要是人工操作可见的内容，插件均可精准记录，并下载为 HTML 格式的文档，保存到网盘中。尽管这是一种非结构化数据，但已完成了信息收集的关键一步。企业内任何人浏览的岗位或候选人信息都能被完整记录，即便当下不匹配现有岗位，也可作为未来人才储备留存。
接着，通过 AI 工作流，将这些信息转化为 Supabase 低代码平台中的结构化数据，使用 PG 数据库进行存储。这种存储方式不仅安全可靠，还便于后续的数据管理与分析。
对于 HR 和面试官的各类风格偏好，可采用加密形式存储在网盘或 AI工作流的Prompt 中，而不需要去改造一个现有的数字化系统，事后也很容易升级或者删除。这为招聘过程提供了更灵活的沟通基础，各类候选人简历借助类似 “数字面试官 AI 代理” 的模式，能够快速进行多轮匹配，打破传统顺序层层推进的低效模式，极大提升匹配效率。
DeepSeek的大模型可以帮助人们把很多的流程用自然语言对话的方式去实现，而不需要写严谨的代码，比如候选人简历向公司模板的自动转化。DeepSeek也可以帮助大家把一个复杂的业务量拆解成合理的工作流，让AI和现有的系统各司其职，完美搭配。
最终，通过 AI Agent 将丰富多样的交互信息推送至企业微信、钉钉、飞书等企业级 IM 平台。这使得招聘相关信息能及时触达相关人员，大家有不同的意见，也可以通过自然语言的方式与“AI招聘工作流”对话，例如改变薪酬预算和风格偏好就可以马上匹配新的信息。
AI最大的优势就是打通各种烟囱，各个系统很难再把自己封闭起来，即使是截图或者视频录制也能快速提取信息。这样的高效协同，一定程度上可以有效缓解信息不对称与流程复杂带来的困境。
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