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# 必备条件与排除项

> Mira 如何把你的要求变成理想人才画像。哪些放进 Must-Have、Nice-to-Have 和 Avoid，以及每一类如何影响搜索与排序。

在搜索之前，Mira 会把你的描述变成一份**理想人才画像**：一个由你审阅并确认的结构化概括。它由三个清单组成，每一个对搜索的影响都不同。要求放对清单，结果才会按你的意思来。

## 三个清单

![理想人才画像：Must-Have、Nice-to-Have 和 Avoid 三个清单，以及编辑和开始搜寻操作](https://mintcdn.com/forward-ai-labs/If_K_8Hs5y-s1pix/docs/three-lists.png?fit=max\&auto=format\&n=If_K_8Hs5y-s1pix\&q=85\&s=f5a25793f8e9a46d958f092b1bfc437c)

| 清单 | 放什么 | 如何影响搜索 |
| - | - | - |
| **Must-Have** | 候选人必须满足的硬性要求 | 硬门槛。明确不满足任意一条的候选人会被筛掉；写成偏好语气的条目（如「优先」「最好」）按偏好处理，公开资料里通常看不到的条件（如期望薪资）缺信息时也不会因此淘汰。 |
| **Nice-to-Have** | 让候选人更强、但不会因此被排除的偏好 | 拓宽搜索，并把符合的候选人往上提。它不会排除任何人。 |
| **Avoid** | 排除项：要避开的竞对、纯猎头或咨询背景 | 不参与搜索。Mira 会在检索到候选人之后再应用它，把符合的人过滤掉或降权。 |

三个清单相互独立，同一条要求不应同时出现在两个清单里。任何一个清单都可以为空，只要不全为空。

> [!NOTE]
>
> 不要把受保护特征放进筛选条件。年龄、性别、种族、宗教、国籍、残疾等特征都不是有效的招聘要求：Mira 在设计上不会依据这些特征进行筛选或排序，而且在大多数市场，把它们用作招聘标准是违法的。

## 字面筛选与推理判断

你不用自己把要求分成"筛选项"和"模糊项"。在 **Must-Have** 里，Mira 会读每一条，并决定怎么用它：

* **字面筛选**：对应到某个字段的条件，比如职位、资历、地点、公司。
* **推理判断**：其余那些隐含条件，比如"把产品从 0 做到 1""高增长背景"，Mira 会去理解，而不是关键词匹配（见 [MiraDay 如何搜索](https://docs.miraday.ai/zh/docs/sourcing/agentic-search.md)）。

所以你只要用自然语言把要求说清楚，是硬筛选还是需要推理，交给 Mira 判断。

## 审阅、编辑与确认

Mira 会在搜索前，在一张卡片上提出这份理想人才画像。它由你做主：

* 点击 **编辑** 修改任意清单：加一条 **Must-Have**、把某条删掉再加到 **Nice-to-Have**，或把某个竞对加入 **Avoid**。编辑时，**回退** 和 **重做** 可以在修改之间来回切换。
* 觉得没问题了，点击 **开始搜寻**。无论是直接采用还是先改再搜，都会按卡片上的这份画像开始搜索。你删掉的条件不会被带进搜索。

## 搜索后修改画像

结果出来后，这份画像会以 **理想人才画像** 折叠条的形式留在结果面板顶部，显示必备、加分、排除各有几条。展开它就能逐条增删改，再点 **开始搜寻**（改过至少一条后才可点）。Mira 会在对话里按新画像发起新一轮搜索；原来那份结果和画像保持不变。如果上一轮搜索还在进行，Mira 会问你是 **等待** 它完成，还是立即 **发起新搜索**。你也可以继续在对话里告诉 Mira 怎么调整画像。

## 小建议

* **把不可妥协的要求放进 Must-Have，而不是 Nice-to-Have。** 放在 Nice-to-Have 的要求不会把任何人挡在外面，它只会加分。
* **用 Avoid 来放那些会直接排除候选人的条件**，比如某个具体竞对或不对口的行业，而不是把它埋在描述里。
* **每一行只写一条要求**，这样 Mira 才能逐条准确衡量。

## 下一步

* [MiraDay 如何搜索](https://docs.miraday.ai/zh/docs/sourcing/agentic-search.md)：确认后的画像如何驱动一次跨源搜索。
* [候选人档案](https://docs.miraday.ai/zh/docs/sourcing/candidate-profile.md)：如何读取返回的候选人。
* [MiraDay 如何匹配候选人](https://docs.miraday.ai/zh/docs/match-quality-and-trust/understanding-ai-matching.md)：MRE 如何推理你的条件。


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