人力资源与招聘
2 工作流2 响应格式3 后端步骤
简历筛选
自动筛选求职申请、评估匹配度并草拟下一步邮件，哪怕只有你一个人在招人。
数据如何流转
请求会在你的后端与 AI 工作流之间自动流转。以下是请求经过的完整路径。
收到客户请求
AI 工作流
application_triage_workflow
为求职申请评分并启动筛选
后端事件
application_received
screen_and_respond 触发后启动 application_response_workflow
后端事件
response_ready
AI 工作流
application_response_workflow
决定下一步并为候选人草拟邮件
客户收到回复
你会得到什么
工作流
application_triage_workflow
为求职申请评分并启动筛选
工作流
application_response_workflow
决定下一步并为候选人草拟邮件
响应格式
application_triage_response
对求职申请的匹配度评分与备注
role_match_scorekey_skillsexperience_yearsred_flags
响应格式
application_response_response
筛选决定与下一步邮件
screen_decisionnext_stepscandidate_email
详细规格
每个工作流的完整规格说明。以下所有内容都已写入下载的文件中，导入后仍可随时修改。
application_triage_workflow
为求职申请评分并启动筛选
模型与备用模型了解更多
openai · gpt-5.6-terra备用 1: anthropic · claude-haiku-4-5-20251001
主模型，以及在主模型不可用时自动启用的备用模型。
响应格式了解更多
application_triage_response返回结构化对象，而不是自由文本。
该工作流返回的结构化 JSON。字段由你定义，并由 ModelRiver 强制校验。
使用的客户数据了解更多
candidate_nameresume_textjob_role
你在每次请求中传入的字段，工作流会据此给出个性化回答。
记忆窗口了解更多
15 分钟
在此时间窗口内，相同请求会直接使用缓存结果，更快也更省钱。
自动化流水线了解更多
application_receivedscreen_and_respond启动 application_response_workflowresponse_ready
多步流水线如何工作围绕该工作流按顺序自动运行的步骤。
运行模式了解更多
生产模式
调用你已连接的 AI 提供商实时运行。
application_response_workflow
决定下一步并为候选人草拟邮件
如何使用
- 1
下载模板
文件是可移植的 JSON 包，方便分享，也易于阅读。
- 2
在 ModelRiver 中打开一个项目
登录后选择一个项目，并确保该模板用到的 AI 提供商已连接。你可以在「提供商」中完成连接。
- 3
导入模板
在项目中点击「导入」，粘贴或上传文件，确认预览后完成导入。所有内容以原子方式创建，不会覆盖任何已有数据。 导入与导出如何工作
模板文件
技术用户可以在下方查看原始模板文件。
查看完整模板 JSON
{
"version": 1,
"structures": [
{
"name": "application_triage_response",
"description": "对求职申请的匹配度评分与备注",
"example": {
"role_match_score": 78,
"key_skills": [
"python",
"rest apis",
"postgres"
],
"experience_years": 4,
"red_flags": [
"缺少相关作品集"
]
},
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"role_match_score": {
"type": "number"
},
"key_skills": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
},
"experience_years": {
"type": "number"
},
"red_flags": {
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
}
},
"required": [
"role_match_score",
"key_skills",
"experience_years",
"red_flags"
],
"additionalProperties": false
}
},
{
"name": "application_response_response",
"description": "筛选决定与下一步邮件",
"example": {
"screen_decision": "advance",
"next_steps": "邀请候选人进行 30 分钟初筛电话",
"candidate_email": "感谢你的申请，我们希望能安排一次简短沟通。"
},
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"screen_decision": {
"type": "string",
"enum": [
"advance",
"on_hold",
"decline"
]
},
"next_steps": {
"type": "string"
},
"candidate_email": {
"type": "string"
}
},
"required": [
"screen_decision",
"next_steps",
"candidate_email"
],
"additionalProperties": false
}
}
],
"workflows": [
{
"name": "application_triage_workflow",
"description": "为求职申请评分并启动筛选",
"provider": "openai",
"model": "gpt-5.6-terra",
"backups": [
{
"provider": "anthropic",
"model": "claude-haiku-4-5-20251001"
}
],
"request_type": "chat",
"system_instructions": "筛选求职申请：评估候选人与岗位的匹配度并打分，列出核心技能，估算相关工作经验年限，并标记任何疑点。保持客观、公平。",
"structure": "application_triage_response",
"customer_fields": [
"candidate_name",
"resume_text",
"job_role"
],
"test_mode": false,
"cache_window_seconds": 900,
"backend_pipeline": {
"enabled": true,
"events": [
{
"name": "application_received"
},
{
"name": "screen_and_respond",
"target_workflow": "application_response_workflow"
},
{
"name": "response_ready"
}
]
}
},
{
"name": "application_response_workflow",
"description": "决定下一步并为候选人草拟邮件",
"provider": "openai",
"model": "gpt-5.6-terra",
"backups": [
{
"provider": "anthropic",
"model": "claude-haiku-4-5-20251001"
}
],
"request_type": "chat",
"system_instructions": "根据筛选评分决定下一步：优秀候选人进入面试，边缘候选人暂缓，明显不匹配的婉拒。为候选人撰写礼貌、专业的邮件。",
"structure": "application_response_response",
"customer_fields": [
"candidate_name",
"resume_text",
"job_role"
],
"test_mode": false
}
]
}在找其他方案？
更多模板即将上线。在此之前，你可以在 ModelRiver 控制台中从零搭建自己的工作流。