Steg 2: Anslut Google Drive och mappa ansökardata

Lagra det uppladdade CV:t i Drive och mappa nyckelfält innan ni skapar posten i Airtable.

1. I Drive CV Upload ställer ni in Name till {{ $binary.Upload_your_CV.fileName }} och Input Data Field Name till Upload_your_CV.
2. Välj mål-Folder i Drive CV Upload för lagring av CV.
3. Autentisering krävs: Anslut era googleDriveOAuth2Api-uppgifter i Drive CV Upload och Download CV File.
4. I Applicant Info Map bekräftar ni att fältmappningarna är satta till:
5. Name → {{ $('Application Form Trigger').item.json['First Name'] + " " + $('Application Form Trigger').item.json['Last Name'] }}
6. Phone → {{ $('Application Form Trigger').item.json.Phone }}
7. email → {{ $('Application Form Trigger').item.json.Email }}
8. Experience → {{ $('Application Form Trigger').item.json["Years of experience"] }}
9. Applied On → {{ $('Application Form Trigger').item.json.submittedAt }}
10. CV link → {{ $json.webViewLink }}

Steg 3: Skapa och uppdatera Airtable-poster

Lagra sökande i Airtable, följ status och logga enkätsvar samt screeningfrågor. Flera Airtable-noder används, så anslut autentisering i alla Airtable-noder.

1. Öppna Airtable Create Record och välj er Base och Table (Applicants).
2. Bekräfta dessa fält i Airtable Create Record:
3. Name → {{ $json.Name }}, Phone → {{ $json.Phone }}, CV Link → {{ $json["CV link"] }}, Applying for → ["Automation Specialist"], Email address → {{ $json.email }}.
4. Autentisering krävs: Anslut era airtableTokenApi-uppgifter till alla Airtable-noder (6 Airtable- och 6 Airtable Tool-noder hanterar sökande, tjänster och uppdateringar).
5. I Mark as Rejected säkerställer ni att Stage är No hire och att post-id är {{ $('Airtable Create Record').item.json.id }}.
6. I Mark as Interviewing säkerställer ni att Stage är Interviewing och att post-id är {{ $('Airtable Create Record').item.json.id }}.
7. I Save Questionnaire Responses bekräftar ni att post-id är {{ $('Airtable Create Record').item.json.id }} och att det sammanslagna Q&A-fältet använder det befintliga expressionsblocket.
8. I Update Call Time ställer ni in Phone interview till {{ $json.message.content['Start time'] }}.
9. I Store Screening Questions ställer ni in Phne interview screening questions till {{ $json['Screening Questions'] }}.

Steg 4: Konfigurera CV-extraktion och AI-poängsättning

Ladda ner CV:t, extrahera text och poängsätt den sökande med AI-agenten och den strukturerade output-parsern.

1. I Download CV File ställer ni in File ID till {{ $json.fields["CV Link"] }} och behåller Operation som download.
2. I Extract PDF Text ställer ni in Operation till pdf.
3. I AI Scoring Agent behåller ni prompttexten och säkerställer att den refererar till den extraherade texten med {{ $json.text }}.
4. OpenAI Chat Engine är ansluten som språkmodell för AI Scoring Agent – säkerställ att autentiseringsuppgifter läggs till i OpenAI Chat Engine.
5. Structured Result Parser är ansluten som output-parser för AI Scoring Agent – konfigurera autentisering på den överordnade AI Scoring Agent om det krävs i er miljö.
6. Airtable Position Lookup är en AI tool-undernod för AI Scoring Agent – behåll den ansluten och säkerställ att airtableTokenApi-uppgifter är satta på Airtable-verktyget.
7. I Shortlist Check ställer ni in det numeriska villkoret till {{ $json.output.score }} större än eller lika med 0.7.

Steg 5: Generera och samla in intervjufrågor

Ta fram AI-genererade intervjufrågor, presentera dem via ett formulär och spara svaren tillbaka till Airtable.

1. I Generate Interview Questions ställer ni in Model till gpt-4o-mini och säkerställer att JSON Output är aktiverat.
2. Autentisering krävs: Anslut era openAiApi-uppgifter i Generate Interview Questions.
3. Airtable JD Lookup är en AI tool-undernod för Generate Interview Questions – behåll den ansluten och säkerställ att Airtable-autentisering finns på det verktyget.
4. I Questionnaire Form behåller ni de fem fältetiketterna mappade mot uttrycken:
5. {{ $json.message.content.interview_questions[0].question }} till {{ $json.message.content.interview_questions[4].question }}.
6. I Save Questionnaire Responses behåller ni det sammanfogade Q&A-mappningsblocket så att svaren lagras tillsammans med respektive fråga.

Steg 6: Skriv och skicka uppföljningsmejl, boka sedan ett samtal

Använd AI för att skriva ett uppföljningsmejl, skicka det, boka ett samtal via Google Calendar och uppdatera Airtable med mötestiden.

1. I Compose Followup Email ställer ni in Model till gpt-4o och behåller JSON Output aktiverat.
2. Autentisering krävs: Anslut era openAiApi-uppgifter i Compose Followup Email och Schedule Call Slot.
3. Job Posting Lookup och Applicant Detail Fetch är AI tool-undernoder för Compose Followup Email – säkerställ att Airtable-autentisering är satt på de verktygen, inte på den överordnade noden.
4. I Map Email Fields mappar ni To, Subject och Email Content till:
5. {{ $json.message.content.To }}, {{ $json.message.content.Subject }} och {{ $json.message.content['Email Content'] }}.
6. I Dispatch Email ställer ni in From Email till er avsändaradress och behåller:
7. To Email → {{ $json.To }}, Subject → {{ $json.Subject }}, Text → {{ $json['Email Content'] }}.
8. Autentisering krävs: Anslut era smtp-uppgifter i Dispatch Email.
9. I Schedule Call Slot behåller ni prompten och säkerställer att den refererar till {{ $today }} för datumkontext.
10. Calendar Booking Tool är en AI tool-undernod för Schedule Call Slot – anslut googleCalendarOAuth2Api-uppgifter på verktyget och behåll:
11. Start → {{ $fromAI("start_time", "The start time for the meeting", "string", "2025-01-01T09:00:00Z") }}, End → {{ $fromAI("end_time", "The end time for the meeting", "string", "2025-01-01T09:00:00Z") }}.
12. I Update Call Time bekräftar ni att post-id är {{ $('Save Questionnaire Responses').item.json.id }}.

Steg 7: Generera och lagra screeningfrågor

Skapa en anpassad uppsättning screeningfrågor efter att samtalet är bokat och lagra dem i Airtable.

1. I Draft Screening Questions behåller ni Model inställd på gpt-4o och säkerställer att prompten refererar till {{ $('Extract PDF Text').item.json.text }}.
2. Job Posting Lookup 2 och Applicant Detail Fetch 2 är AI tool-undernoder för Draft Screening Questions – säkerställ att Airtable-autentisering är satt på de verktygen.
3. I Map Screening Output ställer ni in Screening Questions till {{ $json.message.content['Screening Questions'] }}.
4. I Store Screening Questions bekräftar ni att post-id är {{ $('Update Call Time').item.json.id }} och att frågefältet använder {{ $json['Screening Questions'] }}.

Steg 8: Testa och aktivera ert arbetsflöde

Verifiera varje steg med en exempelansökan och aktivera sedan arbetsflödet för produktion.

1. Klicka på Execute Workflow och skicka in en testpost i Application Form Trigger med ett PDF-CV.
2. Bekräfta att CV:t laddas upp i Drive CV Upload och att Airtable-posten skapas av Airtable Create Record.
3. Validera att AI Scoring Agent returnerar en poäng och att Shortlist Check routar till Mark as Interviewing eller Mark as Rejected som förväntat.
4. Fyll i Questionnaire Form och bekräfta att Save Questionnaire Responses uppdaterar Airtable-posten.
5. Kontrollera att Dispatch Email skickar uppföljningsmejlet och att Calendar Booking Tool skapar en kalenderhändelse via Schedule Call Slot.
6. Verifiera att Store Screening Questions innehåller en ifylld lista med screeningfrågor.
7. När testet är lyckat, växla arbetsflödet till Active för att köra det i produktion.