模板概述
此模板使用ERPNext、n8n和AI驱动的决策工具（如Google Gemini和OpenAI）自动化求职申请人的筛选过程。它减少了人工工作量，确保快速评估，并提供关于申请人的合理决策。这对于旨在简化招聘流程同时保持准确性和专业性的企业来说是理想的选择。
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在ERPNext中集成AI：在几秒钟内自动化招聘求职申请人筛选！
此模板的功能是什么？
与ERPNext的Webhook集成：当在ERPNext中创建求职申请时自动触发工作流。
简历验证：确保简历已附加并正确处理各种文件格式，如PDF和DOC。
AI驱动的评估：使用AI将简历与职位描述进行比较，并提供：
适合级别（强、中、弱）
分数（0–100）
决策的理由。
自动化决策：基于AI生成的分数：
分数为80或更高的候选人被接受。
分数低于80的候选人被拒绝。
缺少必需字段或附件的申请被搁置。
ERPNext集成：在ERPNext中更新申请人记录，包括自定义字段，如理由、适合级别和分数。
通知：通过电子邮件、WhatsApp或SMS通知候选人他们的申请状态。
分步指南
步骤1：设置ERPNext Webhook
转到ERPNext中的Webhooks。
为求职申请人文档类型创建一个webhook。
将触发器设置为插入。
固定并测试webhook以确保正确的数据流。
步骤2：将模板导入n8n
打开您的n8n实例。
导入提供的工作流模板。
检查所有节点的正确配置。
步骤3：配置凭据
将您的ERPNext API凭据添加到ERPNext节点。
添加AI服务（如OpenAI或Google Gemini）的凭据。
如果您计划将它们用于通知，请配置其他服务，如WhatsApp或电子邮件。
步骤4：测试简历验证
测试工作流如何处理不同的文件类型（例如PDF、DOC、JPG）。
确保没有正确格式或附件的简历被标记并拒绝。
步骤5：AI评估
AI模型（Google Gemini或OpenAI）将根据职位描述评估简历。
自定义AI提示以满足您的职位评估需求。
输出将包括适合级别、分数、评级和理由。
步骤6：决策自动化
工作流自动对申请人进行分类：
分数≥80的被接受。
分数<80的被拒绝。
如果缺少基本字段或附件，则搁置。
步骤7：更新ERPNext记录
工作流在ERPNext中更新求职申请人记录，包括：
状态（接受、拒绝、搁置）
AI生成的适合级别、分数、评级和理由。
步骤8：通知候选人
配置通知节点（电子邮件、WhatsApp或SMS）。
通知候选人他们的申请状态，并在需要时包括反馈。
工作原理
触发器：当在ERPNext中提交求职申请时，工作流开始。
验证：检查简历是否已附加且格式正确。
AI评估：将简历与职位描述进行比较并生成决策。
ERPNext更新：使用决策和理由更新申请人的记录。
通知：向候选人发送个性化通知。
注意事项
注意事项：
自定义提示：调整AI提示以匹配您特定的职位评估要求。
测试工作流：运行示例数据以确保流程按预期工作。
保护您的凭据：保持您的API凭据安全，不要公开共享。
优化不同格式：确保工作流可以处理您期望的所有类型的简历。
禁止事项：
避免人工干预：让工作流处理大部分任务以确保效率。
不要跳过测试：始终使用各种场景测试工作流以避免错误。
不要忽视通知：确保及时通知候选人以保持专业性。
自定义选项
为更多文件类型添加逻辑（例如，使用OCR的扫描图像）。
增强AI提示以分析更复杂的简历数据。
集成其他工具，如Slack或Trello，用于招聘跟踪。
资源
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N8N课程
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