为招聘判断补上证据层先看懂一个人，
先看懂一个人，
再决定下一步。
deepsmatch 把分散的 GitHub 公开证据与猎聘候选人资料，整理成招聘团队看得懂、能追溯、可继续核实的能力判断。
新用户赠送 20 credits · GitHub 与猎聘共用余额
候选人判断待核实 3 项
Go 工具链经验突出，业务后端深度待核实
公开证据匹配度76 / 100有证据的要求匹配程度
证据覆盖度58%JD 要求被公开资料覆盖的范围
明确证据Go 语言生态与静态分析工具
部分证据数据库与缓存实践
需要核实大规模业务并发与消息队列
两条工作流，一个判断标准
从候选人页面直接开始
GitHub 公开证据
看能力，也看证据边界
自适应定位候选人本人拥有或真实参与的仓库，优先读取主页 README、代码与提交，再结合 JD 判断相关能力和迁移能力。
- 能力摘要与代表项目
- 公开证据匹配度 / 证据覆盖度
- 缺口与建议核实问题
猎聘
把简历信息变成核实清单
从当前候选人页面提取与岗位相关的信息，区分陈述、证据和未知，不用长篇数据淹没招聘判断。
- 岗位重点与候选人信号对照
- 关键匹配项、风险与追问
- 与 GitHub 分析共享同一余额
清楚的计费边界
只为完成的结果付费
失败、取消和岗位画像提炼不扣费。新注册用户即送 20 credits；管理员可按月配置额度或临时增加。
证据边界
未知不等于不匹配
公开资料没有出现某项经验，只能说明“当前没有可展开的公开证据”。deepsmatch 不把仓库热度归因给个人，也不把推测包装成事实。
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