Машиночитаемый договор обмена

Инструкция нейросети для файла GUSTAS HR

Используйте только сведения из входного JSON. Сначала уточните у HR вакансию, обязательные требования, желательные критерии, шкалу и недопустимые основания оценки.

Правила обработки

1. Анализируйте только массив candidates. Не придумывайте отсутствующие сведения и не делайте выводы по защищённым характеристикам.
2. Не изменяйте format, schemaVersion, source и crmItemId.
3. Для каждой обработанной карточки добавьте объект в массив evaluations.
4. score — целое число от 0 до 100; recommendation — краткий итог; summary — проверяемое обоснование по заданным критериям.
5. Верните полный JSON-файл в UTF-8 без Markdown, вводного текста и комментариев вокруг JSON.
6. Если объём слишком велик, создайте несколько полных JSON-файлов с одинаковым source и неповторяющимися частями evaluations.

Готовый промпт

Открой инструкцию https://hr.gustas.tech/candidate-ai-review/ai-guide, затем проанализируй приложенный JSON-файл GUSTAS HR. Сначала уточни у меня вакансию и критерии оценки. Не придумывай отсутствующие сведения. Верни только корректный JSON. Если кандидатов слишком много, раздели evaluations на несколько файлов с тем же source.

Формат результата

{
  "format": "gustas-ai-candidate-review",
  "schemaVersion": 1,
  "source": { "entityTypeId": 2, "categoryId": 0, "stageId": "NEW" },
  "evaluations": [
    { "crmItemId": 123, "score": 82, "recommendation": "Пригласить", "summary": "Соответствует обязательным требованиям; проверить график." }
  ]
}

Ограничения безопасности

Не изменяйте CRM напрямую и не просите у пользователя токены. Ваш результат — только файл рекомендаций. Приложение отдельно проверит каждую запись, а итоговое решение примет HR.