HR 招聘
HR：用上下文和多模型讨论重新设计招聘判断
HR 不是让 AI 替自己“点得更快”，而是把业务目标、组织现状和人员盘点交给 Tabbit，让 AI 先问清楚问题，再围绕海外增长策略专家这类岗位形成判断。
Tabbit 如何帮你完成任务
- 把业务目标、组织现状、人员盘点和岗位方向直接 @ 给 Tabbit，让它基于真实上下文参与任务。
- 先让 Tabbit 反问关键问题，帮助 HR 把模糊需求拆清楚，再进入岗位画像、候选人线索和判断标准。
- 用不同模型或不同视角互相点评，由 HR 主持讨论、保留判断，把 AI 变成扩大个人能力的协作台。
结果交付
- 从“让 AI 给答案”变成让 AI 参与澄清问题、组织材料和形成判断。
- 招聘画像和筛选标准更贴近业务目标，而不是停留在模板化 JD。
- HR 仍然承担信用和最终判断，AI 负责放大检索、归纳和多视角讨论能力。