很多 HR 或团队负责人面对招聘邮箱里几十上百份简历时,第一反应是:逐份打开、快速扫、标记——两小时就没了。Codex 把这个过程压缩到 5 分钟,而且筛选精准度还能自我进化。
核心思路就一句话:让 AI 先试筛,你纠偏,它自己学规则,再筛下一批。
第一步:搭建基础设施
1. 配置招聘邮箱标签
以 Gmail 为例,在邮箱里建三个标签:
- 值得面试
- HR 审核
- 直接淘汰
2. 安装 Gmail 插件
打开 Codex,进入插件面板搜索 Gmail,安装并授权登录你的邮箱账号。
如果用的是 QQ 邮箱、163 邮箱等其他邮箱, Codex 同样支持,只需要告诉它你的邮箱地址和登录方式即可,不一定非要装插件。
3. 设置招聘软件转发规则
主流招聘平台(Boss直聘、拉勾、猎聘等)都支持将候选人简历自动转发到指定邮箱。在招聘软件设置里把简历投递地址改为你的监控邮箱。
完成这三步后,候选人一投递,简历就会自动进邮箱,Codex 随时待命。
第二步:第一轮试筛 + 你纠偏
不要直接让 Codex 全自动筛——那样它容易被简历里的"高级词汇"忽悠,筛出来的全是包装过度的"AI 生成感"简历。
正确做法是让它先试筛 5–10 份,把每份的分类理由列出来,你手工看、纠偏,它从纠偏里提炼规则。
请在我的 Gmail 里找最近 10 份 AI 相关岗位的简历,
按"值得面试 / HR 审核 / 直接淘汰"分类,
每份简历给出你的分类理由,我来看。
Codex 会输出类似这样的结果:
| 候选人 | 分类 | Codex 理由 |
|---|---|---|
| 张三 | 值得面试 | 有 2 个独立负责的 Agent 项目,有用户数据 |
| 李四 | 直接淘汰 | 关键词堆砌,只有"参与过"没有独立负责内容 |
| 王五 | HR 审核 | 项目经验模糊,需要追问 |
这时你逐个查看,把 Codex 判断不对的指出来:
李四那份不应该淘汰,他虽然写的是"参与",但项目描述里有明确的技术选型和量化的业务结果,要保留进 HR 审核。
Codex 会把这条纠偏改写成通用规则,更新到内部配置里,然后在下一批简历测试时自动应用。
第三步:验证 + 固化 Skill
纠偏 2–3 轮后,你让 Codex 换一批简历重新测试,看筛选准确率是否提升。
当准确率稳定在你的要求之上,就可以让它把整套流程固化为一个 Skill:
把刚才的简历筛选流程封装成一个 Skill,
命名为 ai-resume-screener,
以后我只需要说"帮我看新邮件里的简历",
你就自动按这套规则筛选。
固化之后,后续所有简历都会按同一套标准自动分类,你只需偶尔抽检。
第四步:设置定时自动化(可选)
如果简历量很大、每天持续流入,可以让 Codex 每天定时跑一次:
- 打开 Codex 左侧「自动化」面板
- 点击新建任务,命名为"简历筛选-每日"
- Prompt 写:
每天早上 10 点,检查我的招聘邮箱,
把新简历按 ai-resume-screener Skill 的规则筛选,
把"值得面试"的标记上对应标签,
"直接淘汰"的设为已读,
输出筛选汇总报告到桌面。
- 设置工作目录和运行时间,保存
第二天开始,每天早上 10 点 Codex 自动跑,结果直接出现在邮箱和桌面上。
实战数据
实测 74 份简历,Codex 全程 5 分钟处理完毕,最终筛选质量超过手动 HR——因为人看太多简历会麻木,AI 不会。
适用场景速查表
| 场景 | 是否适合 |
|---|---|
| 每天简历量 < 20 | 建议先手动试筛,纠偏后再自动化 |
| 每天简历量 20–100 | 完全适合,5–10 分钟搞定 |
| 每天简历量 > 100 | 建议配置定时自动化,每天自动跑 |
| 岗位非常垂直(如算法工程师) | 适合,Codex 能快速学会细分标准 |
| 岗位非常宽泛(如管培生) | 不适合,标准太模糊 AI 难以判断 |
关键提醒
- 纠偏环节不可跳过——这是 Skill 能自我进化的核心,跳过等于直接交白卷给 AI
- 敏感信息不上云——简历里的手机号、邮箱建议让 Codex 在本地处理,不要上传到第三方服务
- 最终决定权在你——AI 筛出的"值得面试",建议人工再过一遍,避免漏掉潜力股
来源:腾讯新闻《5分钟74份简历!Codex全自动筛选简历开源》 原文链接:https://new.qq.com/rain/a/20260715A07MR800
资料最后核对日期:2026-08-10 · 内容整理自 CodexGuide 社区公开教程