Fewer 如何為職缺評分

搜尋找到的每個職缺，都會依照您自己的規則手冊，以相同順序經過相同步驟。這裡沒有黑箱：每個步驟都會在您的「結果」頁面上留下依據，任何步驟都能用一句話修正。

1. 職稱篩選

在完整閱讀之前，職稱和地點會先經過您設定的篩選：一看到就排除的職稱（Director、Intern、Head of），以及您願意和不願意工作的地點。在這裡未通過的職缺不會被評分；它會列在「排除」下，並附上攔下它的規則。正因如此，一次搜尋只要花讀一百個職缺的成本，就能讀上千個職缺。

2. 逐項條件

AI 會讀完整份職缺說明，並逐條檢視條件。每一條都會得到以下四種標記之一，旁邊附上依據：

• 符合 · 您的個人檔案能證明，並引述依據。
• 加分條件 · 職缺寫著「優先」、「最好」、「加分」或「有更好」。這不會導致排除。
• 不符合 · 您的個人檔案無法證明的硬性條件。如果這一條屬於規則手冊列為門檻的類型，職缺就會被排除。
• 作品要求 · 要求提供實際技能證明、而個人檔案無法證明的條件。這不會導致排除，而是限制分數上限。

在這裡被排除的職缺，會列出原文引述的那一條，以及假如那一條只是加分條件時原本會得到的分數。當您覺得 AI 判斷錯了，就看這個數字。

3. 每個適配度背後的兩項分數

通過門檻的職缺會得到兩項分數，各自從 5.0 起算，再依您規則手冊中的規則調整：

• 您符合標準的程度 · 符合程度。您的規則手冊會列出提高它的因素（客戶對象、銷售類型、應在職缺說明中尋找的訊號），以及降低它的因素（年資不足、交易規模或業績目標超過您過去承擔的程度、實際上是通路或管理職的職位）。
• 您想要這份工作的程度 · 吸引程度。產業、薪資、地點、是否遠端、公司的規模與發展階段，以及任何您說過重要的事。

適配度是兩者以 55 比 45 的比例（符合程度比吸引程度）混合，再四捨五入成整數。兩者中較低的一項決定上限：要拿到 9 或 10 分，兩項分數都必須很高；所以您很喜歡但只有一半符合資格的職缺拿不到，您符合資格卻不想要的職缺也拿不到。

4. 分數上限

有些條件不會排除職缺，但會壓低適配度：作品要求、最高值才剛好達到您底線的薪資範圍，或規則手冊提醒要謹慎看待的邊緣產業。被設上限的職缺會標示為「有條件」，適配度最高只到 7，並顯示造成上限的規則和那一條條件。它仍會保留，因為可能還是值得一看。

5. 適配度的用語

適配度是 1 到 10 的數字。6 分以上的職缺會保留並顯示在您的「結果」頁面上；其餘的會連同原因一起排除。8 分以上為「非常適合」，7 分為「適合」，6 分為「有差距」。如果您開啟了這項通知，手動執行的搜尋中出現 9 或 10 分時，會立即寄電子郵件給您。

6. 規則從哪裡來

您的規則手冊第一版是根據您的問卷寫成的，用淺白的句子並加上編號。它會以三種方式成長：在「結果」頁面上修正一項判定，這項修正就會變成一條編號規則；自己新增規則；或拿一個您已知答案的職缺來測試，如果不同意判定，就從結果教它。每次變更都會保留前一版，而且您設定的參考職缺會在每次變更後重新檢查，讓您看出這次變更是否達到您要的效果。

它絕對不做的事

它絕不會替您應徵。它絕不會捏造職缺中沒有的條件。它絕不會為沒有完整讀過的職缺評分。它也絕不會隱藏排除的職缺：每個被排除的職缺都會留在您的「結果」頁面上，並附上未通過的那一條，直到您另有指示為止。

當它判斷錯誤時

有時一定會出錯。開啟該職缺，用一句話說明哪裡不對，這句話就會成為之後每次搜尋的規則。多數人在第一次搜尋中，會發現兩三個本該通過的職缺；把這些教給它，是讓規則手冊最快學會像您一樣思考的方法。 查看範例帳號 · Fewer 讀取哪些內容 · 免費用一個職缺試試標記