用 AI 寫出更精準的職缺 JD：3 個實用技巧

直接叫 AI「幫我寫一份工程師的 JD」，通常會得到一份空泛、到處都是套話的版本。問題不在 AI 不夠聰明，是餵給它的資訊太少。以下 3 個技巧能明顯改善輸出品質。

技巧 1：先給真實痛點，不是只給職稱

與其只說「我要找一個資深後端工程師」，不如把「為什麼要找這個人」講清楚：這個職缺是因為要解決什麼具體問題（例如系統要擴容、團隊要補上某個技術缺口、現有人力扛不住哪個專案）。把用人主管講的真實痛點原封不動貼給 AI，比你自己先摘要再貼效果更好——AI 擅長從雜亂資訊裡抓重點，過度摘要反而丟掉細節。

技巧 2：用「排除法」縮小候選人輪廓

與其列一長串「需要具備」的條件（求職者常常覺得每項都要滿足才敢投），試著也給 AI 「哪些人不適合」的資訊，讓它同時寫出「這個職缺不適合誰」的線索，幫助不合適的人自己過濾掉，而不是靠 HR 事後大量刷掉不符資格的履歷。例如：這個職位需要獨立面對客戶做決策，不適合完全依賴主管指示做事的人——這種描述比條列式技能清單更容易讓求職者自我評估。

技巧 3：請 AI 扮演應徵者，反向檢查

JD 寫完後，換個提示詞角度：「請你扮演一個看到這份 JD 的求職者，說說看你會有哪些疑問或誤解」。這一步常常能抓到自己寫的時候沒發現的模糊地帶——例如薪資範圍沒講清楚、到底是遠端還是進辦公室、匯報對象是誰。寫的人容易有「我知道這是什麼意思」的盲點，讓 AI 扮演讀者角色，能補上這個視角。

提醒：AI 寫的 JD，人一定要看過再發

AI 有時候會生成聽起來專業、但實際上不符合公司真實情況的內容（例如福利、制度寫得比公司實際有的更好），或使用可能構成年齡/性別歧視疑慮的字眼。發布前務必由真人逐字看過，不要複製貼上就上架。這一步不能省。

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