Tres dolores que cada equipo de ventas y BD vive cada semana. Cada uno es de lo que tus reps se quejan de verdad, no como los nombraría una página de funcionalidades.
Los reclutadores queman seis horas a la semana en listas de sourcing y puntuación por rúbrica antes de una sola llamada de filtro, y los candidatos Tier 1 desaparecen mientras todavía se arma el dossier.
La rotación aparece en el correo de renuncia, no en un panel de riesgo de salida a 90 días, así que el presupuesto de retención termina en regalos de despedida en vez de refresh de equity.
Las cartas de oferta y los paquetes de onboarding salen con bandas de comp inconsistentes y cláusulas GDPR faltantes, y el equipo People se entera con una conversación incómoda el Día 2.
Cada pipeline de abajo es una forma que cableas en el canvas usando el crew y las herramientas de más abajo. No es una funcionalidad que te entregamos, es un patrón que configuras.
Al recibir una aplicación, parsea el currículum, jala contexto de GitHub, arXiv y LinkedIn, y luego puntúa contra la rúbrica estructurada cargada como contexto estático para que la puntuación se mantenga consistente a lo largo del bucle y entre semanas.
Busca en redes de coautoría, OSS de GitHub y LinkedIn matches pasivos por rol abierto. La compuerta HITL bloquea cada linkedin_send_connection_request y gmail_send hasta que el reclutador apruebe lista objetivo, copy y cadencia.
Hace benchmark de base, bono y grant de tokens contra las bandas actuales de comp cripto y quant traídas con rag_retrieve, marca cualquier gap por debajo del P40 de mercado y redacta la carta de oferta en Docs. El envío queda en HITL hasta que el hiring manager dé el visto bueno.
Ensambla la carta de oferta, la cesión de PI, el grant de equity y los avisos GDPR para la jurisdicción del candidato desde el manual de políticas en el almacén de conocimiento. HRComplianceLegal marca cláusulas faltantes con replay en cada revisión.
Redacta el memo de preocupación de desempeño a 30 días o el PIP a partir del input del manager, notas previas de 1:1 traídas con rag_retrieve y el framework de decisión ER en contexto estático. Las notas quedan en HITL y nunca se autoenvían al colaborador.
Puntúa a cada colaborador contra el modelo de rotación de 14 señales, nombra el driver primario y secundario y recomienda la intervención. La memoria cross-run rastrea hitos de intervención para que los planes de retención no se reinicien cada lunes.
Personas reales del crew hr_team. Cada una llega con un system prompt afinado y una allowlist de herramientas por defecto. Cambia los modelos por persona en el canvas.
Maneja el funnel de reclutamiento para roles quant y tech, puntúa candidatos contra una rúbrica estructurada y marca cualquier pipeline donde la conversión de filtro, entrevista u oferta caiga bajo el umbral.
Predice rotación a 90 días desde 14 señales, expone el driver primario por colaborador y dimensiona el pipeline de contratación contra las salidas esperadas.
Hace benchmark de cada rol contra datos de mercado cripto y quant, dimensiona el refresh de equity y lista a cada colaborador bajo el P40 de mercado como riesgo de salida.
Documenta preocupaciones de desempeño en 30 días, corre PIPs al estándar y filtra casos de conducta y acoso con un reloj de 24 horas.
Rastrea el calendario de cumplimiento multijurisdiccional, revisa la clasificación de contratistas y audita el tratamiento de datos GDPR de RR. HH. con base legal documentada.
Mapea el gap de habilidades a 12 meses, construye currículos por rol y mide la efectividad de L&D por levantamiento de desempeño a 90 días en vez de tasa de finalización.
Rastrea eNPS, equidad salarial ajustada por regresión e indicadores de inclusión, y marca los tres riesgos de cultura que más muerden durante el escalamiento.
Define la estrategia de people, vigila las cuatro métricas semanales y nombra riesgos de personas clave y salud de equipo antes de que se vuelvan riesgo de negocio.
Sintetiza cada workstream en un reporte People listo para directorio con un People Health Score, poniendo el riesgo crítico en la primera oración.
Cada herramienta de abajo es una herramienta compartida real del bundle Melaya. Allowlist por agente, HITL en las escrituras y revocación en un clic.
Busca en LinkedIn a los candidatos correctos en firmas objetivo, resuelve perfiles en dossiers y deja prospección listo. Cada linkedin_send_message y linkedin_send_connection_request queda gateado por HITL por defecto.
Lee aplicaciones entrantes y respuestas, prepara prospección a candidatos y colaboradores, y deja cada envío listo para aprobación. gmail_send es HITL por defecto para esta crew.
Jala contexto público de GitHub, arXiv, páginas de conferencias y sitios de empleadores previos al dossier del candidato. Acotado a nivel agente para que TalentAcquisitionLead llegue solo a lo que permitas.
Construye el almacén de conocimiento por flujo de trabajo desde rúbricas de entrevista, guías de leveling, bandas de comp, manual de políticas y correos de candidatos ganados. Alimenta las tres capas de conocimiento en toda la crew.
Lee las plantillas de carta de oferta y onboarding desde Drive, agrega cláusulas específicas del candidato y escribe los paneles semanales de rotación y pipeline en Sheets. Las escrituras a Drive y Sheets quedan gateadas por HITL por defecto.
Encuentra slots libres comunes en un bucle de entrevistas, prepara la agenda de entrevista estructurada y deja las invitaciones listas. gcal_create_event queda gateado por HITL por defecto.
Investigación general, fetch estructurado y el checkpoint explícito pause_for_human que se usa en cada compuerta HITL. El fallback cuando nada más específico aplica.
Cada pipeline llega con tres capas de acceso al conocimiento. Combínalas por agente en el canvas. Sin espacio vectorial compartido con otro tenant, sin lecturas sorpresa, sin retrieval opaco.
includeContextDocumentos por pipeline que se anexan al input de agentes específicos en cada run. El brief de ICP, el playbook, la lista de precios o el corpus de correos de deals ganados. Lo que tenga que estar ahí antes de que el agente piense. Tú eliges qué personas reciben qué documentos.
rag_retrieveUna herramienta con alcance concedida por agente. Cuando el agente decide que necesita más profundidad, consulta el vector store del flujo de trabajo a demanda. La misma base de conocimiento que el contexto estático, accedida solo cuando el modelo la pide.
pipeline_memoryEstado a nivel pipeline que se arrastra de un run al siguiente. La investigación de ayer está en alcance para el follow-up de hoy. El crew recuerda a quién ya prospectó, qué se aprobó, qué se envió. El audit log es la base de conocimiento de segundo orden.
El tier Sandbox es gratis y sin tarjeta. Únete a la lista de espera y te avisamos por correo en cuanto se libere un cupo.
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