招聘 JD 用 AI 生成，哪些地方一定要动手改

AI 写的 JD 有四处必须改，不改基本没法用。

职责描述要改。它习惯写「负责相关业务的支持工作」这类话，看着完整，其实没信息。换成具体动作：每周做什么、对接谁、产出什么。

任职要求要删。它会自动加上「三年以上经验」「本科及以上」这类硬门槛，有些是你没要求的。门槛写多了，合适的人被挡在外面。

薪资和地点要补。这两项它不会写，也写不对，必须自己填。空着不写，投递量会掉一半。

公司介绍要重写。它写出来的是行业通用描述，候选人看完不知道你们在做什么。用两三句说清业务、规模、这个岗位在其中的位置。

改完再通读一遍，凡是换一家公司也成立的句子，删掉或者改写。JD 的价值在于具体，不在完整。

我们用 AI 写过一批 JD，前后对比挺明显。

第一版直接让它生成「电商运营专员」，出来一份四平八稳的稿子，职责五条、要求六条，看着挺正规。挂出去一周，投递十几份，一半是跨行的。

第二版我改了喂料方式。先把现在这个岗位上的人每天干什么写下来：早上看数据、中午对接供应商、下午改主图和详情、每周做一次复盘。再补上我们必须的要求：会看后台数据、能自己写文案、接受大小周。

这一版出来，职责那部分具体多了，投递的人也对口了不少。

还有一处我特意加了：这个岗位现在最大的难点是什么。写上去之后，面试时来的人明显做过功课。

JD 的作用不是描述岗位，是筛人。用 AI 写的时候，要按筛选的逻辑去改。

大部分 AI 生成的 JD 是「全能型」的：既要沟通能力强，又要数据敏感，还要有项目管理经验。这种写法筛不出人，因为几乎所有人都觉得自己符合其中一两条。

有效的写法是把要求分成「必须」和「加分」两栏，必须那一栏只留三条。三条之外的条件，写进加分项。候选人一看就知道自己够不够格，不合适的人不会浪费时间投。

还有一处常被忽略：把「不要什么」写清楚。比如不接受频繁出差、不接受兼职、需要坐班。这类信息写明白，能挡掉大量无效沟通。

最后提醒一句，歧视性的表述要自己把关。年龄、性别、婚育状况这些，AI 有时会照着训练数据里的老模板写进去，必须删掉。

同一个岗位，我让 AI 写过两版，投递质量差得明显。

第一版是标准模板：岗位职责六条、任职要求七条、福利待遇一段。出来之后我自己看都觉得像招聘网站上的通用广告，说不出这家公司和别家有什么不一样。

第二版我换了个开头，先写这个岗位每天要面对的具体问题：库存周转慢的时候怎么处理、供应商临时涨价怎么谈、大促前备货怎么定。然后再写要求。

投递量第二版少了一些，但来面试的人明显更懂行。有一个人开口就问我们的库存周转天数，这是第一版绝对引不来的。

差别在于 JD 有没有信息量。模板型的 JD 传递的是「我们在招人」，具体型的 JD 传递的是「我们知道这个岗位难在哪」。后者吸引的人，本来就不一样。

所以别把它当成填空题。先想清楚这个岗位最难的部分是什么，把那段写进去，剩下的让 AI 补。

同一份 JD，放在不同渠道要改写法，这一点常被忽略。

挂招聘网站，讲究的是关键词。候选人是按关键词搜的，标题里得有岗位名和城市，正文里得有他们常用的工具名和技能名。写得太文学，搜不到就没人看。

发内部推荐群是另一套。群里的人先看你是谁、团队在做什么，再看岗位。开头该写团队正在做的事和缺的人，职责反而可以简略。

发到朋友圈又是第三套。三五句话说完，重点写「为什么现在招」：业务涨了、原来的人转岗了、新开了条线。具体原因比一堆形容词可信得多。

所以别指望一份稿子通吃。底稿让 AI 写，各渠道的开头自己改一遍，改的是语气和重点，不是内容。