高效使用Clado的招聘工作流包含四个关键环节：
- 需求解构阶段：将JD转换为多维检索指令，例如将”需要全栈工程师”细化成”3年以上React+Node.js实战经验，主导过日活百万级产品的核心模块开发，熟悉微服务架构”。建议与用人部门共同制定包含必须项(Must)和加分项(Nice-to-have)的搜索矩阵。
- 智能筛选阶段：利用Clado的”对比视图”功能，系统会自动标注候选人与岗位要求的匹配维度（技术匹配度70%、文化匹配度85%等），支持按20+维度快速排序。
- 背景核查阶段：通过平台的”数字足迹时间轴”验证工作经历真实性，检查GitHub提交历史与简历项目时间的吻合度，分析Stack Overflow回答质量判断技术水平。
- 接触策略阶段：依据平台提供的联系倾向预测（邮件响应率71%、领InMail优先时段等），制定个性化接触方案。对于被动候选人，建议引用其开源项目贡献或技术博客观点作为破冰话题。
实施数据显示，采用该流程的招聘团队平均缩短34%的到岗时间，同时降低58%的错配风险。
本答案来源于文章《Clado：一个使用AI代理搜索人才信息的平台》
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