評估候選人
瞭解新版檔案的生成、5 Credits 計費、快取複用和公開評估訊號。
DINQ 候選人檔案會把多個公開來源中的資訊整理到一個結構化視圖裡，幫助你判斷候選人是否相關、可信，以及是否值得聯絡。
關於 看機會指數、L1–L4 職級和千人千面的動態分析，請先閱讀 使用者檔案（Enrich）。本頁側重如何結合檔案和來源證據評估候選人。
你可以用檔案回答這些問題：
- 候選人的真實工作是否和崗位匹配？
- 公開經歷是否有可驗證的證據支援？
- 他們的專案、論文或貢獻是否符合技術要求？
- 有哪些具體上下文可以幫助你寫出更好的觸達訊息？
補全檔案
在搜尋結果表格的 檔案 列點選 產生檔案，完成後可通過 檢視檔案 開啟；也可以從候選人入口開啟檔案面板。勾選多名候選人後，使用結果工具欄的 產生檔案 批次處理。
生成時會顯示確認身份、生成基礎檔案、評估職業訊號、補充來源和精修等進度。表格裡的百分比和填充進度條是生成進度估算，不是候選人匹配度，也不是剩餘時間承諾；請以生成完成狀態為準。切換候選人不等於停止已啟動的生成，請留意完成狀態和餘額。
新版檔案按可用證據展示：
- 匹配結果： 當前需求的匹配分數、結論、理由和標籤。
- 教育與經歷： 公開教育、工作背景。
- 能力與成果： 核心指標、代表作、合作者或同事。
- 職業狀態： 職業階段、任期、看機會指數，以及可用的崗位和接觸建議。
- 近期動態與來源： 近 90 天公開動態、來源連結、生成時間和資料完整度。
沒有公開資訊的專案可能為空，生成失敗也可能只保留部分內容。“未找到”不等於此人沒有相關經歷；看機會指數和招募建議是模型推測，不是對方明確表示願意換工作。
DINQ 檔案用於輔助評估，不應替代人工判斷或自動化決策。請始終結合來源連結和你的招聘標準進行判斷。
檔案計費與複用
搜尋頁新版檔案成功生成每份 5 Credits。同一使用者在 7 天內以相同姓名、匹配上下文、身份線索和語言請求時，可複用快取而不再扣費。主動 重新產生檔案 會跳過快取，成功後再次扣費。信箱查詢另外計費，不包含在這 5 Credits 中。
搜尋頁、候選名單和人才雷達目前並非全部使用同一檔案面板。本文的新欄位與批次生成步驟針對搜尋頁；其他入口以實際顯示為準。
理解 Match Scores
Match Scores 用來提示候選人與搜尋需求的匹配程度。它們基於多個公開訊號生成，不只是簡單關鍵詞匹配。
你可以把 Match Scores 作為排序和優先評估的起點。高分可以幫助你決定先看誰，但不應替代你對候選人作品、經歷和匹配度的判斷。
重點看什麼
評估候選人時，建議從多個維度交叉檢視：
- GitHub： 主要技術棧、專案質量、貢獻模式、倉庫活躍度、stars、下游使用情況和開源影響力。
- 論文與研究： 研究方向、論文質量、引用趨勢、h-index、會議發表情況，以及研究偏理論還是應用。
- LinkedIn 和工作經歷： 公司、職位、任職時長、組織規模、職業軌跡，以及它們是否和公開技術產出一致。
- 專案和作品： 線上產品、demo、個人網站、獨立開源專案和其他公開 proof of work。
- 聯絡方式和觸達上下文： 可用聯絡方式，以及可以在訊息中引用的具體切入點。
交叉驗證測試
不要只依賴單一資料點或職位頭銜。建議用公開證據交叉驗證候選人的能力宣告。
- 基礎設施測試： 如果候選人看起來有 LLM infrastructure 經驗，檢查他們的 GitHub 倉庫或貢獻是否體現相關程式碼、系統或框架使用經驗。
- 研究測試： 如果候選人看起來是 AI 研究員，檢視論文、引用、合作網路和會議發表是否支援這一判斷。
- 資歷測試： 如果候選人看起來資深，尋找專案 ownership、架構決策、領導經驗或複雜協作的證據。
- 創業建設者測試： 如果你需要從 0 到 1 的 builder，尋找他們是否獨立釋出過專案、產品、倉庫或技術系統。
Talent Analysis
Talent Analysis 會把公開檔案連結轉化為結構化洞察，覆蓋工程、研究和職業背景。
你可以用 Talent Analysis：
- 在內部討論前評估工程師或研究員的公開技術能力。
- 找到可以在觸達中引用的具體專案、程式碼或論文細節。
- 更一致地比較跨平臺資料。
- 為招聘團隊提供更清晰的候選人評估證據。
Talent Analysis 依賴公開可用記錄。生成洞察的深度和準確性取決於來源資料是否充足、是否及時更新。
具體入口和三種平臺的使用方法見 人才分析。