Три боли, с которыми каждая команда продаж и развития бизнеса сталкивается еженедельно. Именно то, на что жалуются твои менеджеры, а не то, как это назвала бы страница с возможностями.
Recruiters burn six hours a week on sourcing lists and rubric scoring before a single screen call, and Tier-1 candidates ghost while the dossier is still being assembled.
Attrition shows up in the resignation email, not in a 90-day flight-risk panel, so retention budget gets spent on goodbye gifts instead of equity refresh.
Offer letters and onboarding packs ship inconsistent comp bands and missing GDPR clauses, and the first the People team hears about it is an awkward Day 2 conversation.
Каждый конвейер ниже, это форма, которую ты собираешь на холсте с помощью команды и инструментов ниже. Не готовая функция от нас, а паттерн, который ты настраиваешь.
On inbound application, parse the resume, pull GitHub, arXiv, and LinkedIn context, then score against the structured rubric loaded as Static context so the scoring stays consistent across the loop and across weeks.
Search co-authorship networks, GitHub OSS, and LinkedIn for passive matches per open role. HITL gate blocks every linkedin_send_connection_request and gmail_send until the recruiter approves target list, copy, and cadence.
Benchmark base, bonus, and token grant against current crypto and quant comp bands pulled from rag_retrieve, flag any gap below market P40, and draft the offer letter in Docs. Send stays HITL until the hiring manager signs off.
Assemble the offer letter, IP assignment, equity grant, and GDPR notices for the candidate's jurisdiction from the policy handbook in the knowledge store. HRComplianceLegal flags missing clauses with replay on every revision.
Draft the 30-day performance-concern memo or PIP from manager input, prior 1:1 notes pulled via rag_retrieve, and the ER decision framework in Static context. Notes stay HITL and never auto-send to the employee.
Score every employee against the 14-signal attrition model, name the primary and secondary driver, and recommend the intervention. Cross-run memory tracks intervention milestones so save plans do not reset each Monday.
Реальные персоны из команды hr_team. Каждая поставляется с настроенным системным промптом и стандартным списком разрешённых инструментов. Меняй модели для каждой персоны на холсте.
Управляет воронкой рекрутинга для квантовых и технических позиций, оценивает кандидатов по структурированным критериям и отмечает конвейеры, в которых конверсия по просмотру, собеседованию или офферу падает ниже порога.
Прогнозирует отток на горизонте 90 дней по 14 сигналам, определяет основной драйвер для каждого сотрудника и рассчитывает требуемый объём найма с учётом ожидаемых уходов.
Сравнивает каждую позицию с рыночными данными по крипто- и квантовому рынку, рассчитывает обновление акционерного участия и выводит список всех сотрудников с компенсацией ниже P40 рынка как риск оттока.
Документирует проблемы с производительностью в течение 30 дней, ведёт планы улучшения показателей по стандарту и сортирует случаи нарушения поведения и харассмента в течение 24 часов.
Отслеживает календарь соответствия по нескольким юрисдикциям, проверяет классификацию подрядчиков и аудирует обработку HR-данных по GDPR с задокументированным правовым основанием.
Составляет карту разрыва в навыках на 12 месяцев, разрабатывает учебные программы для каждой роли и измеряет эффективность обучения по росту производительности за 90 дней, а не по показателю завершения.
Отслеживает eNPS, справедливость оплаты с поправкой на регрессию и показатели инклюзивности, а также выявляет три культурных риска, которые сильнее всего проявляются в период роста.
Задаёт стратегию по персоналу, следит за четырьмя еженедельными метриками и выявляет риски ключевых людей и здоровья команды до того, как они превратятся в бизнес-риски.
Синтезирует все направления работы в готовый для совета директоров отчёт по персоналу с оценкой People Health Score, вынося критический риск в первое предложение.
Каждый инструмент ниже, это реальный общий инструмент из набора Melaya. Добавляй в список разрешений для каждого агента, закрывай операции записи подтверждением человеком, отзывай любой из них одним кликом.
Ищет подходящих кандидатов в целевых компаниях через LinkedIn, составляет их досье и подготавливает охват. Каждый linkedin_send_message и linkedin_send_connection_request по умолчанию требует подтверждения человеком.
Читает входящие заявки и ответы, готовит обращения к кандидатам и сотрудникам и ставит каждую отправку на согласование. gmail_send по умолчанию требует подтверждения человеком для этой команды агентов.
Собирает публичный контекст с GitHub, arXiv, страниц конференций и предыдущих работодателей в досье кандидата. Область действия ограничена на уровне агента, чтобы TalentAcquisitionLead обращался только к разрешённым источникам.
Формирует хранилище знаний рабочего процесса из критериев собеседований, руководств по уровням, диапазонов компенсаций, политического руководства и успешных офферных писем. Поддерживает все три уровня знаний во всей команде агентов.
Читает шаблоны офферных писем и онбординга с Google Drive, добавляет условия для конкретного кандидата и записывает еженедельные панели оттока и конвейера в Sheets. Запись в Drive и Sheets по умолчанию требует подтверждения человеком.
Находит общие свободные слоты для цикла собеседований, готовит структурированную повестку собеседования и подготавливает приглашения. gcal_create_event по умолчанию требует подтверждения человеком.
Исследования общего назначения, структурированный сбор данных и явная точка паузы pause_for_human на каждом этапе подтверждения человеком. Запасной вариант, когда ничего более специфичного не подходит.
Каждый конвейер поставляется с тремя уровнями доступа к знаниям. Комбинируй для каждого агента на холсте. Никакого общего векторного пространства с другим арендатором, никаких случайных чтений, никакого непрозрачного поиска.
includeContextДокументы для конкретного конвейера, добавляемые к входным данным выбранных агентов при каждом прогоне. Бриф ICP, плейбук, прайс-лист или корпус выигранных сделок. Всё, что должно быть доступно агенту до начала работы. Ты выбираешь, какие персоны получат какие документы.
rag_retrieveИнструмент с ограниченным доступом, выдаваемый каждому агенту. Когда агент решает, что нужна большая глубина, он запрашивает векторное хранилище рабочего процесса по требованию. Та же база знаний, что и статический контекст, но обращение к ней происходит только тогда, когда модель сама об этом просит.
pipeline_memoryСостояние на уровне конвейера, которое переходит от одного прогона к следующему. Вчерашнее исследование доступно для сегодняшнего продолжения. Команда помнит, что уже проработала, что было подтверждено, что отправлено. Журнал аудита, это вторичная база знаний.
Тариф Sandbox бесплатный, карта не нужна. Присоединись к списку ожидания, и мы напишем, как только откроется место.
← Все кейсы