一个会主动提问的招聘平台。它不做关键词过滤，它先把双方真正在意什么问清楚，再开口介绍人。
是双方的真实要求，从来没有被完整地问出来、记下来。
简历投出去大多没有下文。不知道自己差在哪，也不知道谁真的在要人。看到的岗位描述千篇一律，点进去才发现薪资和通勤对不上。
时间几乎都花在筛掉不合适的人。JD 里写「5 年经验、熟悉相关技术」，实际最在意的是能不能接受班车通勤、多久能到岗 —— 这些从来没写进系统。
招聘会办得很热闹，登记表收了一摞。但人的偏好、企业的底线，散落在纸质表格和 HR 的记忆里。下一场招聘会，一切从头再问一遍。
第一次匹配的结果，本身就是最好的提问素材。检索到 37 个岗位、其中 28 个要求可接受夜班 —— 那么「能不能接受夜班」就是此刻最该问的问题。问什么，由上一轮匹配决定。
系统随时可以吐出一个排序列表，但那对双方都是打扰。只有当信心跨过阈值，AI 才主动开口推荐；不到阈值，它做的事是继续问，而不是硬推。
AI 问出来的每一个答案，都会写成人才库 / 岗位库里的一个字段。同一个人第二次来，不用再回答同样的问题。
画像跟着人走。换一个岗位方向、隔半年再来，AI 从上次问到的地方接着往下问，不重复打扰。
沉淀下来的是一份持续更新、字段可查询的区域劳动力供需图：哪类技能缺口最大、哪些岗位常年招不到人、求职者卡在薪资还是卡在通勤，都能直接统计。
点击按钮或在输入框里回答 AI —— 右侧人才画像和信心值会实时变化。
注意这一端的差别：AI 是先看过人才库，再回头反问企业。
同一对「张伟 × 工业软件开发工程师」，AI 对两边说的话完全不同 —— 因为两边在意的东西本来就不一样。
同一时刻，另一位候选人的信心只有 61%。AI 不会把他塞进推荐列表，而是回到循环里继续问：「你之前提到想转管理岗，这个岗位暂时没有带团队的安排，还要看吗？」 —— 不推荐，也是一种输出。
求职者在哪儿，服务就在哪儿。已有的人才数据也不用推倒重来。
零工人员、蓝领求职者最主要的入口。扫码即用，语音也能回答 AI 的追问，不必打字。
ZG 端开放标准 MCP 服务。求职者用自己习惯的 AI 助手就能查岗位、更新画像、发起匹配，不必再打开我们的界面。
区里现有的求职登记表、招聘会签到表、零工平台名册，可批量导入。AI 逐条解析补全，再按需追问缺失字段。
企业 HR 用网页端管理岗位。就业服务窗口的工作人员也可代客操作，帮不擅长手机的求职者完成画像。
MCP 意味着这套人岗数据可以被任何 AI 客户端调用。对政府侧的价值在于：区级人才库不再是一个封闭系统，而是一项可被生态复用的公共数据服务。
追问机制天然可以往前后两端延伸：对企业是提速，对求职者是托底。
信心达标后，AI 可代替 HR 完成一轮结构化初面：核实简历细节、确认到岗时间、追问项目里的真实分工，结果直接写回岗位画像与人才画像。
对久未求职、转行、应届毕业生这类人群，AI 用目标岗位的真实要求生成模拟面试，指出答不好的地方，并给出可练习的方向。
金山与上海市已有相当完整的公共就业服务网络。AI 的位置是把这些服务，按人的实际情况精准地推到他面前。
家门口的就业服务站点、职业指导、政策咨询，已覆盖各街镇。
面向零工人员的岗位发布与对接，服务覆盖到长三角毗邻地区。
沪浙五个街镇就业信息共享、资源共用的跨省域协作机制。
《上海市职业技能提升补贴目录（2026 年）》自 2026 年 3 月 1 日起实施，重点支持项目按等级补贴 1,950 / 2,600 / 3,250 元。
金山区街镇、园区、社区全覆盖的线下招聘活动。
针对就业困难人员、退役军人、残疾人等群体的专项政策与岗位。
最合适的工作，最合适的人 —— 靠的不是更强的算法，是一个愿意一直问下去、 直到有把握才开口的系统。
选金山工业区 20–30 家制造企业先跑，验证「通勤 + 薪资弹性」这类真实卡点的问答收敛效果。
把近一年招聘会登记表与零工平台名册批量入库，第一天就有可匹配的人才基数。
乐业驿站工作人员可代客操作，AI 负责问，人负责兜底，不把任何人挡在数字门槛外。