AI w rekrutacji · Warsztat 02

AI w sourcingu kandydatów

Od ogłoszenia do listy nazwisk i pierwszej odpowiedzi w skrzynce — Boolean, x-ray, persona, mapa talentów i outreach, który nie wygląda jak spam.

Po co ci AI w sourcingu

Sourcing to najbardziej powtarzalna część pracy rekrutera: wymyślasz frazy wyszukiwania, przeglądasz setki profili, piszesz dziesiątki podobnych wiadomości. Dokładnie w takich zadaniach model językowy oddaje najwięcej czasuOrientacyjnie: przygotowanie stringów i listy synonimów — z 45 min do 10; personalizacja 15 wiadomości — z 90 min do 25. AI nie skraca za to samego przeglądania profili: to nadal twoje oczy i twoja decyzja.. W tym module przechodzimy cały lejek: od briefu, przez wyszukiwanie, po sekwencję wiadomości — i przy każdym kroku pokazujemy, gdzie wpiąć AI, a gdzie zostaje człowiek.

Lejek sourcingowy: long list, short list, odpowiedzi, rozmowy — z punktami użycia AI na każdym etapie Long list ~200 profili Short list ~40 profili Odpowiedzi ~12 osób Rozmowy ~5 osób 20% 30% 40% AI: Boolean z JD, x-ray, mapa talentów AI: analiza profilu pod kątem dopasowania AI: InMail w 3 stylach, sekwencja follow-upów AI: przygotowanie do rozmowy (moduł 04) Liczby przykładowe dla jednej rekrutacji IT; w rolach nie-IT long lista bywa 2–3× krótsza.
Lejek sourcingowy z punktami użycia AI. Zwróć uwagę: AI pracuje między etapami — decyzję, kto przechodzi dalej, podejmujesz ty.

Jedna zasada nadrzędna na cały moduł: AI generuje hipotezy (frazy, firmy, wiadomości), a ty je weryfikujesz. Model nie ma dostępu do LinkedIn i nie wie, ilu kandydatów zwróci string — to sprawdzasz sam, w narzędziu.

Boolean search od zera

Boolean to język, w którym mówisz wyszukiwarce (LinkedIn, Google, baza CV pracuj.pl), kogo dokładnie szukasz. Składa się z pięciu elementów — i naprawdę tylko pięciuOperatory AND, OR, NOT pisz zawsze WIELKIMI literami — LinkedIn małe „and” potraktuje jak zwykłe słowo. W zwykłej wyszukiwarce LinkedIn działa AND/OR/NOT i cudzysłowy; pełne zagnieżdżanie nawiasów najlepiej wspiera LinkedIn Recruiter i Google.:

Anatomia zapytania Boolean: cudzysłowy, OR, nawiasy, AND, NOT — na przykładzie zapytania o Java Developera ( "Java Developer" OR Programista) AND (Spring OR Kafka) NOT junior cudzysłowy: dokładnie ta fraza, oba słowa razem AND: oba warunki muszą wystąpić NOT: wyklucz to słowo nawiasy: grupują warianty tego samego pojęcia OR: wystarczy dowolne z określeń Czytaj: (kto — dowolna nazwa roli) AND (co umie — dowolna z technologii) NOT (kogo nie chcę).
Anatomia zapytania Boolean. Czerwone są tylko operatory — reszta to twoje słowa kluczowe.
Pięć elementów Boolean — ściąga do powieszenia przy biurku.
ElementCo robiPrzykładTypowy błąd
AND zawęża: oba warunki naraz księgowa AND SAP za dużo AND = zero wyników
OR poszerza: dowolny z wariantów kadry OR payroll OR "kadry i płace" OR bez nawiasów obok AND
NOT wyklucza słowo NOT (junior OR stażysta) wykluczenie słowa, które bywa w opisie firmy
"…" dokładna fraza "kierownik regionalny sprzedaży" brak cudzysłowu przy frazach 2+ słów
( ) grupuje warianty (Java OR Kotlin) AND Spring niedomknięty nawias — string przestaje działać

Praktyczna miara jakości stringa: liczba wyników. W LinkedIn celuj w 50–500 profili dla jednej rekrutacjiPoniżej 50 — string za wąski, poszerz nawias z OR. Powyżej 500 — za szeroki, dodaj warunek AND (lokalizacja, technologia, branża) albo NOT. Zawsze zapisuj wersję stringa razem z liczbą wyników — po tygodniu nie będziesz pamiętać, co już testowałeś.. Dlatego zawsze pracujemy na dwóch wariantach: szerokim (long list) i wąskim (strzał snajperski).

Z ogłoszenia do stringa: AI pisze Boolean za ciebie

Nie musisz układać stringów ręcznie. Wklej do modelu ogłoszenie lub brief i poproś o gotowe zapytania — w dwóch wariantach, z wyjaśnieniem każdej grupy. Twoja praca zaczyna się po: testujesz string w LinkedIn i wracasz do modelu z liczbą wyników.

Prompt · generator Boolean z ogłoszenia (wariant szeroki + wąski)
Jesteś sourcerem z 10-letnim doświadczeniem na polskim rynku pracy, biegłym w Boolean search dla LinkedIn.

Poniżej ogłoszenie o pracę na stanowisko Senior Java Developer. Na jego podstawie przygotuj zapytania Boolean do wyszukiwania kandydatów na LinkedIn.

Zasady:
1. Przygotuj DWA warianty:
   – SZEROKI (long list): tylko warunki konieczne, dużo synonimów w OR, cel: 300–500 wyników,
   – WĄSKI (short list): warunki konieczne + 2–3 wyróżniki z ogłoszenia, cel: 50–150 wyników.
2. Nazwy stanowisk podawaj po polsku I po angielsku (kandydaci opisują profile w obu językach).
3. Frazy wielowyrazowe zawsze w cudzysłowach; operatory AND/OR/NOT wielkimi literami; grupy w nawiasach.
4. Dodaj sekcję NOT z 3–5 wykluczeniami (np. junior, stażysta, freelancer — jeśli pasują do briefu).
5. Pod każdym stringiem wypisz w punktach, co robi każda grupa nawiasów — jednym zdaniem na grupę.
6. Nie wymyślaj wymagań, których nie ma w ogłoszeniu. Jeśli czegoś brakuje (np. lokalizacji), zapytaj mnie przed wygenerowaniem.

Format odpowiedzi:
WARIANT SZEROKI: [string w jednej linii, gotowy do wklejenia]
Objaśnienie grup: […]
WARIANT WĄSKI: [string w jednej linii]
Objaśnienie grup: […]
Co dokręcić, jeśli wyników będzie za dużo / za mało: [po 2 propozycje]

Ogłoszenie:
[WKLEJ PEŁNĄ TREŚĆ OGŁOSZENIA]

Drugi prompt rozwiązuje problem, przez który tracisz najwięcej kandydatów: ludzie nazywają to samo stanowisko na dziesiątki sposobówTen sam człowiek to „Java Developer”, „Software Engineer (JVM)”, „Backend Developer”, „Programista Java”, a czasem „Fullstack Developer”, który w 90% robi backend. W rolach nie-IT bywa gorzej: „specjalista ds. kadr i płac” = „HR & payroll specialist” = „specjalista ds. personalnych” = „samodzielna księgowa ds. płac”. Na pracuj.pl i No Fluff Jobs sprawdź, jak konkurencja tytułuje ogłoszenia — to te frazy kandydaci mają w profilach.. String bez synonimów widzi tylko wycinek rynku.

Prompt · synonimy i sąsiednie tytuły stanowiska (PL + EN)
Jesteś ekspertem od nazewnictwa stanowisk na polskim rynku pracy (LinkedIn, pracuj.pl, No Fluff Jobs).

Stanowisko: Specjalista ds. kadr i płac
Branża / kontekst firmy: produkcja, zakład ~400 osób, samodzielne stanowisko

Przygotuj listę określeń, pod którymi kandydaci na to stanowisko opisują się w swoich profilach:

1. SYNONIMY BEZPOŚREDNIE (to samo stanowisko, inna nazwa) — po polsku i po angielsku, minimum 8 pozycji.
2. TYTUŁY SĄSIEDNIE (osoba na tym stanowisku poradzi sobie w naszej roli po krótkim wdrożeniu) — minimum 5 pozycji, przy każdej jedno zdanie: czym się różni i czego może jej brakować.
3. TYTUŁY-PUŁAPKI (brzmią podobnie, ale to INNA rola — do sekcji NOT) — minimum 3 pozycje z wyjaśnieniem.
4. Na końcu: wszystkie frazy z pkt. 1–2 sklejone w jedną grupę OR, w cudzysłowach, gotową do wklejenia w string Boolean.

Nie wymyślaj egzotycznych nazw — podawaj tylko określenia realnie używane na polskim rynku. Jeśli jakiegoś nie jesteś pewien, oznacz je [do weryfikacji].

X-ray search: Google zamiast LinkedIn Recruiter

Nie masz licencji Recruitera? Google indeksuje publiczne profile LinkedIn — operator site: ogranicza wyszukiwanie do jednej domeny. To tzw. x-ray search: prześwietlasz LinkedIn od zewnątrz, za darmo i bez limitów wyszukiwańOgraniczenia: Google widzi tylko publiczną część profilu (często bez pełnej historii), wyniki bywają nieświeże, a profile osób z ustawieniami prywatności nie pojawią się wcale. X-ray to uzupełnienie Recruitera, nie zamiennik. Działa też na inne serwisy: site:github.com, site:goldenline.pl (archiwalne), site:instagram.com dla ról kreatywnych..

Trzy przykłady dla polskiego rynku — wklej prosto do Google:

Ściąga · gotowe zapytania x-ray (Google)
1) Senior Java Developer, Kraków:
site:pl.linkedin.com/in ("java developer" OR "software engineer") (Kraków OR Krakow) (Spring OR Kafka) -junior -intern

2) Specjalista ds. kadr i płac, Poznań i okolice:
site:pl.linkedin.com/in ("kadry i płace" OR "payroll specialist" OR "specjalista ds. personalnych") (Poznań OR Poznan) -kierownik

3) Kierownik regionalny sprzedaży, FMCG, woj. śląskie:
site:pl.linkedin.com/in ("kierownik regionalny" OR "regional sales manager" OR "area sales manager") (FMCG OR spożywcza) (Katowice OR Śląsk OR Slask)

Uwagi warsztatowe: w Google minus (-junior) zastępuje NOT; polskie profile żyją głównie pod pl.linkedin.com/in, ale przeszukaj też linkedin.com/in — część profili jest indeksowana bez prefiksu kraju. Miasta podawaj z polskimi znakami i bez (Kraków OR Krakow), bo profile bywają zapisane po angielsku. A żeby nie składać tego ręcznie:

Prompt · x-ray query builder
Jesteś sourcerem specjalizującym się w x-ray search (wyszukiwanie profili LinkedIn przez Google operatorem site:).

Zbuduj zapytania x-ray dla roli: Kierownik regionalny sprzedaży
Kluczowe wymagania: FMCG lub farmacja, zarządzanie zespołem przedstawicieli, woj. mazowieckie
Wykluczenia: osoby na stanowiskach dyrektorskich, przedstawiciele bez doświadczenia kierowniczego

Zasady:
1. Baza: site:pl.linkedin.com/in — a jako wariant alternatywny site:linkedin.com/in z dopiskiem (Poland OR Polska).
2. Składnia Google: frazy w cudzysłowach, alternatywy w nawiasach z OR, wykluczenia przez minus (-słowo), NIE używaj operatora NOT.
3. Nazwy miast w dwóch pisowniach: z polskimi znakami i bez (Łódź OR Lodz).
4. Tytuły stanowisk po polsku i po angielsku.
5. Przygotuj 3 zapytania: (a) podstawowe, (b) poszerzone o tytuły sąsiednie, (c) zawężone o branżę/firmy.
6. Każde zapytanie w JEDNEJ linii, gotowe do wklejenia w Google, a pod spodem jedno zdanie: kiedy użyć tej wersji.

Na końcu dodaj 2 pomysły na x-ray poza LinkedIn dla tej roli (inne serwisy z operatorem site:), jeśli mają sens.

Filtry LinkedIn Recruiter: AI jako drugi pilot

Jeśli masz Recruitera, część pracy stringa przejmują filtry — ale trzeba wiedzieć, które ustawić i na co. Najczęstszy błąd: wszystko w słowa kluczowe, nic w filtry strukturalne. Tymczasem filtr Job title z opcją „current” działa precyzyjniej niż to samo słowo w keywords, a Spoken language i Years in current position nie mają odpowiednika w BooleanFiltr „Years in current position 3+” to cichy sygnał gotowości do zmiany — osoby po 3–4 latach w jednej roli odpowiadają na outreach statystycznie częściej niż te po roku. Z kolei „Open to work” filtruje mocno, ale pomija większość rynku: w Polsce zdecydowana większość kandydatów pasywnych nie włącza tej flagi..

Szablon do zabrania: mapowanie briefu na filtry LinkedIn Recruiter.
Element briefuFiltr w RecruiterzeJak ustawićPułapka
nazwa roli + synonimy Job title (current) wszystkie warianty PL+EN z prompta o synonimy tylko jeden tytuł = tracisz połowę rynku
twarde umiejętności Skills / Keywords 3–5 kluczowych; reszta do stringa w Keywords skills wpisują sami kandydaci — bywają na wyrost
staż i senioralność Years of experience, Seniority widełki, nie punkt (np. 4–10 lat) seniority LinkedIn zgaduje z tytułu — bywa błędne
lokalizacja / dojazd Geography (+ promień) miasto + 40 km albo województwo kandydat mógł nie zaktualizować lokalizacji
skąd sourcować Current company lista firm z mapy talentów (sekcja niżej) nie łącz z wąskim tytułem — za mały przekrój
gotowość do zmiany Open to work, Years in current position traktuj jako sortowanie, nie odcięcie Open to work pomija kandydatów pasywnych
Prompt · dobór filtrów Recruitera z briefu
Jesteś doświadczonym użytkownikiem LinkedIn Recruiter. Pomagasz zaplanować wyszukiwanie tak, żeby maksimum pracy zrobiły filtry strukturalne, a string Boolean tylko to, czego filtry nie umieją.

Rola: Senior Java Developer, praca hybrydowa Warszawa
Brief / kluczowe wymagania: 7+ lat doświadczenia, Spring, mikroserwisy, doświadczenie w fintechu mile widziane, angielski B2

Zadanie: zaproponuj kompletny plan wyszukiwania w LinkedIn Recruiter.

Format odpowiedzi — tabela z kolumnami:
| Filtr | Wartość | Dlaczego / uwaga |
Uwzględnij co najmniej: Job title (current, z synonimami PL+EN), Geography, Years of experience, Skills, Current company lub Industry, Spoken language.

Potem osobno:
– KEYWORDS (string Boolean): tylko to, czego nie pokryły filtry.
– KOLEJNOŚĆ LUZOWANIA: które ograniczenie poluzować jako pierwsze, drugie i trzecie, jeśli wyników będzie mniej niż 50 — z uzasadnieniem.
– 2 rzeczy z briefu, których NIE da się sprawdzić filtrami i trzeba je zweryfikować w rozmowie.

Nie wymyślaj wymagań spoza briefu. Jeśli brief jest niejasny, najpierw zadaj mi maksymalnie 3 pytania.

Persona idealnego kandydata

Zanim zaczniesz szukać, warto wiedzieć kogo — nie w sensie listy wymagań, tylko żywego człowieka: gdzie dziś pracuje, co go uwiera, co go przekona. Persona porządkuje sourcing (podpowiada frazy i firmy) i pisze się z niej dużo lepszy outreach. AI buduje ją z briefu od hiring managera w dwie minutyRyzyko — bias. Persona to hipoteza o kompetencjach i motywacjach, nie filtr demograficzny. Jeśli model dopisze wiek, płeć albo „dopasowanie kulturowe” rozumiane jako podobieństwo do obecnego zespołu — wytnij to. Odsiewanie po takich cechach to prosta droga do dyskryminacji i słabszej short listy..

Prompt · persona idealnego kandydata z briefu
Jesteś doświadczonym rekruterem i strategiem talent acquisition na polskim rynku.

Na podstawie poniższego briefu zbuduj personę idealnego kandydata na stanowisko Kierownik regionalny sprzedaży (FMCG).

Persona ma zawierać dokładnie te sekcje:
1. OBECNA SYTUACJA ZAWODOWA: na jakim stanowisku i w jakiego typu firmie ta osoba pracuje dziś (2–3 realistyczne scenariusze).
2. ŚCIEŻKA DOJŚCIA: jak wyglądały jej poprzednie 2 kroki kariery.
3. KOMPETENCJE-KOTWICE: 5 umiejętności, które MUSI mieć, i po jednym obserwowalnym dowodzie na każdą (co widać w profilu/CV).
4. MOTYWACJE ZMIANY: 3 najbardziej prawdopodobne powody, dla których rozważy zmianę pracy — i co z naszej oferty na nie odpowiada.
5. CZERWONE LAMPKI: 3 sygnały w profilu, że to prawdopodobnie NIE jest nasz kandydat.
6. GDZIE JĄ ZNAJDĘ: frazy do wyszukiwania (PL+EN), typy firm, grupy/wydarzenia branżowe w Polsce.

Zasady:
– Zero cech demograficznych (wiek, płeć, pochodzenie) i zero „dopasowania kulturowego” — tylko kompetencje, doświadczenie i motywacje.
– Tam gdzie brief milczy, przyjmij założenie i wyraźnie je oznacz: [ZAŁOŻENIE].
– Pisz konkretnie: nazwy typów firm i stanowisk, nie ogólniki.

Brief od hiring managera:
[WKLEJ BRIEF / NOTATKI ZE SPOTKANIA Z HM]

Mapa talentów: gdzie ci ludzie pracują dziś

Najkrótsza droga do dobrej long listy: zamiast szukać po słowach kluczowych, szukaj po firmach, w których twoja rola już istnieje. Konkurenci, firmy o podobnym modelu, dostawcy i klienci twojego klienta — to gotowe stawy z rybami. AI świetnie robi pierwszy szkic takiej mapy, ale tu obowiązuje żelazna zasada weryfikacjiRyzyko — halucynacje. Model potrafi wymyślić firmę, pomylić branżę albo podać spółkę, która zamknęła oddział w Polsce trzy lata temu. Każdą pozycję z mapy sprawdź w 30 sekund: strona firmy, zakładka LinkedIn, liczba pracowników w Polsce. Mapa talentów od AI to lista hipotez do sprawdzenia — nigdy gotowa lista targetów..

Prompt · mapa talentów — firmy, z których sourcować
Jesteś analitykiem rynku pracy specjalizującym się w mapowaniu talentów (talent mapping) w Polsce.

Szukam kandydatów na stanowisko: Senior Java Developer
Dla firmy z branży: fintech, płatności online
Lokalizacja: Warszawa lub zdalnie z Polski

Przygotuj mapę talentów — listę firm w Polsce, które zatrudniają osoby na tej roli:

1. KONKURENCI BEZPOŚREDNI (ta sama branża i produkt) — 5–8 firm.
2. FIRMY O PODOBNEJ TECHNOLOGII/PROCESACH, ale z innej branży (ta sama rola istnieje, a bariera przejścia jest niska) — 5–8 firm.
3. „SZKÓŁKI TALENTÓW”: firmy znane z dobrego szkolenia ludzi na tej roli, z których rynek chętnie rekrutuje — 3–5 firm.

Dla każdej firmy podaj: nazwę, jedno zdanie czym się zajmuje, miasto/miasta w Polsce, szacunkową skalę zatrudnienia na tej roli (mała/średnia/duża) oraz pewność informacji: [pewne] / [do weryfikacji].

Zasady:
– Tylko firmy realnie obecne w Polsce. Jeśli nie masz pewności co do obecności lub aktualności — oznacz [do weryfikacji], nie zgaduj w ciemno.
– Nie podawaj firm, o których nic nie wiesz, żeby dobić do liczby.
– Na końcu: 3 pytania, które warto zadać hiring managerowi, żeby zawęzić tę mapę (np. skąd NIE rekrutujemy — klienci, umowy o non-solicit).

Kiedy mapa i stringi przestają zwracać nowych ludzi, nie brnij w setną odsłonę tego samego wyszukiwania — zapytaj model, gdzie jeszcze żyje ta rola:

Prompt · „gdzie jeszcze szukać tej roli”
Jesteś kreatywnym sourcerem, który znajduje kandydatów tam, gdzie nie dociera konkurencja.

Rola: Specjalista ds. kadr i płac
Do tej pory szukałem: LinkedIn (Boolean + filtry), baza CV pracuj.pl, polecenia wewnętrzne
Problem: long lista się wyczerpała, mało odpowiedzi, wąski rynek lokalny

Zaproponuj 10 NOWYCH miejsc lub sposobów dotarcia do kandydatów na tę rolę w Polsce, których jeszcze nie użyłem. Dla każdego:
– gdzie dokładnie (nazwa serwisu, typu wydarzenia, społeczności — realnie istniejących w Polsce),
– jak tam szukać lub jak nawiązać kontakt (1–2 zdania, konkretnie),
– wysiłek: niski / średni / wysoki,
– szansa na efekt w 2 tygodnie: niska / średnia / wysoka.

Myśl szeroko: grupy branżowe (Facebook, Discord, fora), stowarzyszenia zawodowe, konferencje i meetupy, szkoły/studia podyplomowe, rejestry i certyfikaty publiczne, sąsiednie role do przekwalifikowania, byli pracownicy, kandydaci odrzuceni w poprzednich procesach (silver medalists).
Jeśli podajesz nazwę własną, której nie jesteś pewien, oznacz ją [do weryfikacji]. Posortuj pomysły od najlepszego stosunku efektu do wysiłku.

Analiza profilu: czy warto pisać do tej osoby

Między long listą a wiadomością jest decyzja: pisać czy nie pisać. Przy 200 profilach każda minuta oszczędzona na profil to ponad trzy godziny różnicy. Wklej do modelu treść profilu i brief — dostaniesz ustrukturyzowaną ocenę dopasowania oraz, co ważniejsze, gotowe zaczepki do personalizacjiRODO w praktyce. Publiczny profil LinkedIn to nadal dane osobowe. Do analizy w zewnętrznym narzędziu wklejaj treść bez imienia i nazwiska, zdjęcia i danych kontaktowych — do oceny dopasowania wystarczą doświadczenie i umiejętności. Sprawdź też politykę AI swojej firmy: część organizacji dopuszcza wyłącznie firmowe instancje modeli (np. Copilot/Gemini w planie firmowym), w których dane nie trenują modelu..

Prompt · analiza profilu LinkedIn pod kątem dopasowania
Jesteś doświadczonym rekruterem. Oceniasz dopasowanie kandydata do roli na podstawie treści jego profilu zawodowego. Oceniasz TYLKO to, co jest napisane — niczego nie zakładasz i nie dopowiadasz.

Rola: Senior Java Developer
Wymagania konieczne (must-have): Java 8+, Spring, mikroserwisy, 5+ lat doświadczenia komercyjnego
Mile widziane (nice-to-have): fintech, Kafka, doświadczenie w mentoringu juniorów

Format odpowiedzi:
1. DOPASOWANIE: silne / warte rozmowy / słabe — jedno zdanie uzasadnienia.
2. MUST-HAVE — tabela: wymaganie | spełnione? (tak / brak informacji / nie) | dowód z profilu (cytat lub „brak”).
3. NICE-TO-HAVE — to samo, krócej.
4. ZACZEPKI DO OUTREACHU: 2–3 konkretne elementy profilu (projekt, zmiana ścieżki, technologia, wpis), do których mogę nawiązać w wiadomości.
5. ZNAKI ZAPYTANIA: czego z profilu nie wiadomo, a co muszę sprawdzić w pierwszej rozmowie.

Zasady:
– „Brak informacji” to NIE jest „nie spełnia” — rozróżniaj te dwie sytuacje.
– Nie oceniaj luk w zatrudnieniu, wieku ani częstotliwości zmian pracy — to nie są kryteria.
– Profil jest zanonimizowany; nie próbuj zgadywać tożsamości osoby.

Treść profilu (bez danych osobowych):
[WKLEJ DOŚWIADCZENIE, UMIEJĘTNOŚCI I SEKCJĘ „O MNIE” Z PROFILU]

Outreach, który dostaje odpowiedzi

Kandydat senior dostaje kilka–kilkanaście wiadomości od rekruterów tygodniowo. Wygrywa nie ta najładniejsza, tylko ta, która w pierwszych dwóch linijkach pokazuje, że pisałeś do niego, a nie do segmentuPunkty odniesienia: generyczny masowy InMail to zwykle kilkanaście procent odpowiedzi, dobrze spersonalizowany — realnie 25–40%. LinkedIn podpowiada też mechanikę: InMaile do 400 znaków dostają zauważalnie więcej odpowiedzi niż eseje, a limit InMaili w Recruiterze (100–150/mies. zależnie od planu) i tak wymusza selekcję. Wniosek: mniej wiadomości, lepiej dobranych.. Dlatego prompt poniżej wymusza użycie konkretu z profilu — tego samego, który wyciągnął prompt analityczny wyżej. Te dwa prompty pracują w parze.

Prompt · InMail / mail w 3 wariantach
Jesteś rekruterem, który pisze wiadomości do kandydatów pasywnych na polskim rynku. Piszesz po polsku, naturalnie, bez korporacyjnej nowomowy i bez nadmiernej wylewności.

Kontekst:
– Rola: Senior Java Developer, fintech, Warszawa hybrydowo (2 dni biuro)
– Trzy najmocniejsze konkrety oferty: widełki 22–28 tys. brutto na B2B jawne od pierwszej rozmowy; zespół 6 os. bez legacy; realny wpływ na architekturę
– Konkret z profilu kandydata (zaczepka): od 4 lat w tej samej firmie, ostatnio projekt migracji monolitu na mikroserwisy
– Podpis: Kasia, rekruterka XYZ

Napisz TRZY warianty pierwszej wiadomości:
A. KRÓTKA I BEZPOŚREDNIA — maks. 400 znaków, temat + treść, jedna prosta prośba na końcu (np. „masz 15 minut we wtorek?”).
B. Z KONKRETEM Z PROFILU — maks. 700 znaków; pierwsza linijka nawiązuje do zaczepki z profilu, potem 2–3 konkrety oferty, pytanie na końcu.
C. SWOBODNA — ton jak wiadomość od znajomego z branży, bez formułek „śmiem twierdzić, że idealnie pasujesz”; maks. 500 znaków.

Zasady dla wszystkich wariantów:
– Zero pustych frazesów („dynamiczny zespół”, „atrakcyjne wynagrodzenie”, „lider rynku”).
– Nie obiecuj niczego, czego nie ma w konkretach powyżej.
– Nie pisz „przejrzałam Twój profil i jestem pod wrażeniem”.
– Temat wiadomości: konkretny, bez clickbaitu, do 6 słów.
– Po każdym wariancie dopisz jedno zdanie: dla jakiego typu kandydata ten wariant zadziała najlepiej.

Pierwsza wiadomość to dopiero początek: większość odpowiedzi przychodzi po drugim albo trzecim kontakcie, a nie po pierwszymW praktyce zespołów sourcingowych 40–60% wszystkich odpowiedzi przychodzi z follow-upów, nie z pierwszej wiadomości. Dwa follow-upy to standard; czwarta wiadomość daje już pomijalny zwrot i psuje markę. Brak odpowiedzi po sekwencji ≠ „nie” na zawsze — wróć za kwartał z nowym powodem.. Sekwencję planujemy z góry — wtedy follow-up nie wypada z kalendarza:

Szablon do zabrania: sekwencja kontaktu z kandydatem pasywnym (dni robocze).
DzieńKanałTreśćCel
0 InMail / mail wariant B: zaczepka z profilu + 2–3 konkrety oferty pierwsza odpowiedź
4 ten sam wątek 2–3 zdania, NOWY konkret (widełki, projekt, technologia) — nie „czy widziałeś moją wiadomość?” przypomnienie z wartością
10 inny kanał (mail zamiast InMail, telefon w rolach nie-IT) krótko: kim jestem, jedna rzecz, dlaczego ta osoba, propozycja terminu ominięcie zapchanej skrzynki
21 ten sam wątek wiadomość zamykająca: „nie będę więcej pisać; gdyby coś się zmieniło — wróćmy do tematu” + zostaw kontakt czysty koniec, furtka na przyszłość
+90 dowolny nowy powód kontaktu (nowa rola, zmiana w firmie) — nowa sekwencja pielęgnacja pipeline'u
Prompt · follow-upy po braku odpowiedzi
Jesteś rekruterem piszącym follow-upy do kandydata pasywnego, który nie odpowiedział na pierwszą wiadomość. Piszesz po polsku, krótko i z klasą — bez wyrzutów, bez presji, bez „ponawiam uprzejmie”.

Kontekst:
– Pierwsza wiadomość (wklej ją, żeby follow-upy do niej nawiązywały): [WKLEJ TREŚĆ PIERWSZEJ WIADOMOŚCI]
– Konkrety oferty jeszcze NIEUŻYTE w pierwszej wiadomości: budżet szkoleniowy 8 tys. zł/rok; możliwość 100% zdalnie po okresie próbnym
– Rola: Senior Java Developer

Napisz sekwencję TRZECH wiadomości:
1. FOLLOW-UP 1 (dzień 4): maks. 3 zdania. Nie pytaj „czy widziałeś moją wiadomość” — dodaj JEDEN nowy konkret z listy powyżej i proste pytanie zamknięte.
2. FOLLOW-UP 2 (dzień 10, inny kanał): maks. 4 zdania, zakładaj że osoba nie widziała pierwszej wiadomości — jedno zdanie kontekstu, jeden konkret, propozycja 15-minutowej rozmowy z dwoma terminami.
3. ZAMKNIĘCIE (dzień 21): 2–3 zdania. Uprzejmie kończysz wątek, zostawiasz kontakt i otwartą furtkę. Zero pasywnej agresji.

Po każdej wiadomości dopisz temat/pierwszą linijkę (to, co widać na liście powiadomień) — maks. 6 słów.

Pipeline sourcingowy w arkuszu

Sourcing bez arkusza rozpada się po tygodniu: nie wiesz, komu wysłałeś follow-up, a kto czeka trzeci tydzień. Wystarczy jeden arkusz (Google Sheets / Excel) z kolumnami jak niżej — zakładaj osobną kartę na każdą rekrutacjęRODO — retencja. Arkusz z linkami do profili i notatkami to zbiór danych osobowych. Ustal z działem HR/prawnym podstawę przetwarzania i okres przechowywania (typowo do końca rekrutacji, a dłużej tylko za zgodą kandydata na przyszłe procesy). Po zamknięciu rekrutacji arkusz czyścisz, nie „archiwizujesz na wszelki wypadek”.. To także paliwo dla AI: wklejasz wiersz statusów i prosisz o plan działań na dziś.

Szablon do zabrania: kolumny arkusza pipeline'u sourcingowego (jedna karta = jedna rekrutacja).
KolumnaCo wpisujeszPrzykład
Kandydat (link) link do profilu; nazwisko tylko jeśli arkusz jest w firmowej domenie z kontrolą dostępu linkedin.com/in/…
Źródło skąd profil — do mierzenia, który kanał działa x-ray / Recruiter / polecenie / pracuj.pl
Obecna rola i firma tytuł + firma z mapy talentów Java Dev @ bank X
Dopasowanie 1–5 ocena z prompta analitycznego, po twojej weryfikacji 4 — brak Kafki, reszta mocna
Zaczepka konkret z profilu do personalizacji migracja monolitu, wpis o Springu
Status jedna z listy: do kontaktu → wysłano 1 → follow-up 1 → follow-up 2 → odpowiedź → rozmowa → odmowa → zamknięte follow-up 1
Data ostatniego kontaktu data wysyłki ostatniej wiadomości 2026-07-06
Następny krok + data co i kiedy — to z tej kolumny robisz poranny przegląd follow-up 2, 2026-07-10
Notatki / RODO ustalenia, zgoda na przyszłe procesy (tak/nie), data usunięcia danych zgoda: tak, usunąć po 2026-12-31

Rytuał, który spina cały moduł: 15 minut rano nad arkuszem — filtrujesz po „następny krok = dziś”, wysyłasz follow-upy wygenerowane wieczorem, dopisujesz nowe profile z wczorajszego x-raya. Sourcing przestaje być zrywem, a staje się procesem.

Ćwiczenie: od ogłoszenia do trzech wiadomości

Od JD do outreachu — 25 minut, praca w parach. Pracujecie na prawdziwym ogłoszeniu jednej osoby z pary (otwarta rekrutacja, którą prowadzisz teraz). Druga osoba jest „klientem” i adwokatem diabła.

  1. Minuty 0–5: wklej swoje ogłoszenie w prompt „generator Boolean”. Odbierz wariant szeroki i wąski.
  2. Minuty 5–10: przetestuj oba stringi w LinkedIn (lub przez x-ray w Google). Zapisz liczby wyników. Jeśli wypadasz poza widełki 50–500 — wróć do modelu z liczbą i poproś o korektę.
  3. Minuty 10–15: wybierz z wyników jeden realny profil. Przepuść go (bez danych osobowych!) przez prompt „analiza profilu” — odbierz ocenę dopasowania i zaczepki.
  4. Minuty 15–20: wygeneruj 3 warianty wiadomości promptem „InMail w 3 wariantach”, używając zaczepki z kroku 3. Wybierz jeden wariant i zredaguj go własnymi słowami.
  5. Minuty 20–25: osoba w parze czyta wiadomość na głos i odpowiada szczerze: „odpisałabym / nie odpisałabym, bo…”. Zamieniacie się rolami przy następnej rekrutacji, jeśli starczy czasu.

Po czym poznasz, że działa: (1) wąski string zwraca 50–150 wyników i widzisz w nich profile, do których chcesz pisać; (2) wiadomość przechodzi test „czy sam bym na to odpisał” — pierwsza linijka odnosi się do konkretu z profilu, a nie mogłaby trafić do stu innych osób; (3) partner z pary nie znalazł w wiadomości ani jednego pustego frazesu.

Wdrożenie w poniedziałek

Plan na pierwszy tydzień po szkoleniu — jedna otwarta rekrutacja, cały lejek. Odhaczaj: