Metix AI

Metix AI 是什麼

Metix AI 是 OpenJobs AI Inc. 所推出的 AI 原生招聘平台，其前身為 OpenJobs AI，於 2026 年完成品牌更名。其核心招聘模組名為 Mira，用於將職位需求轉換為對候選人的搜尋、匹配、聯絡、意向確認以及面試預約等流程。

它並非讓招聘人員自行翻閱海量履歷的普通人才庫，也不是傳統的獵頭服務。平台會自動完成大部分的尋找工作，再由負責人檢查候選人的素質，最終由企業來決定是否進行面試及是否錄用該人員。

主要功能

• 職位理解：使用者需在約五分鐘內描述該職位的內容、必備條件、可調整的條件、工作地點以及資歷要求，Mira會將這些資訊轉換為用於搜尋和篩選的標準。如果職位描述不夠明確，就會降低匹配的精確度，因此，必須清楚區分哪些是必備條件，哪些是可選條件。
• 人才搜尋：系統會從公開的職業資料中找出潛在的應徵者，並根據技能、經歷、職位、行業、地點、教育背景及語言能力等與工作相關的條件來進行篩選。應徵者的資料可能會出現延遲、遺失或錯誤的情況，因此不能以此作為確認其資料的依據。
• AI匹配與篩選：將應徵者의經歷與職位描述進行比對，以得出相關度、資格評估或排名。分數僅為概率性輔助結果，招聘方仍需審查工作年限、實際項目經驗、資格證書以及該職位的法定要求。
• 自動觸達：根據職位與應徵者背景生成個性化的聯絡內容，發送前需經過用戶批准。平台會追蹤回覆情況與真實意圖，避免將未回應的冷名單視為適合面試的人選。
• 候選人管理：可集中查看職位、候選人狀態、溝通記錄以及感興趣的人選，便於從搜尋直接進入面試安排。取消訂閱後，既有數據將依照條款進入只讀並保留的流程。
• 面試預約：對於有興趣且通過品質檢查的應徵者，會在日曆上安排面試時間，如此一來，招聘團隊就能從人工搜尋轉為以面試來判斷應徵者是否合適。所公開承諾的交辦速度只是目標值而已，並不代表所有職位都一定能在同一時間內找到合適的人選。
• 人工品質復核：在候選人抵達客戶處之前，負責交付的人員會先檢查其品質，而 Scale 也會有專屬的成功負責人。雖然有人工的參與可以減少純自動化處理所帶來的問題，但卻無法完全避免偏差、資料失真或錯誤判斷的情況。
• 根據結果來消耗 Credit：一個 Credit 對應一名合資格、有意願且能夠參加面試的候選人；如果候選人不適合參加面試，則不會消耗任何 Credit。企業在採購時，應明確界定「合資格」和「有意願」的標準，以及處理相關爭議的規定。
• 招聘基礎設施：獨立平台提供人才、職位、公司與學者搜尋功能，並可解鎖候選人的評分、比較資料、詳細資訊及聯絡方式。開發者可透過 REST API、MCP 或公開代理技能，將相關功能整合至內部工作流程中。

招聘工作流

1. 使用工作信箱註冊，符合條件的新用戶可開始 14 天試用，無需提供銀行卡。
2. 建立角色，填寫職位職責、必備技能、地點、資歷、薪資範圍及可協商條件。
3. 檢查 Mira 對職位的理解，刪除可能涉及受保護特徵的篩選條件，並確認觸達語氣。
4. 系統搜尋並匹配候選人，用戶審閱推薦理由、公開職業資料及潛在資訊缺口。
5. 批准外聯消息後啟動觸達，持續查看回覆、拒絕、感興趣和需要補充資訊的狀態。
6. 交付負責人複核感興趣的候選人，符合面試標準時再使用 Credit 解鎖並安排日程。
7. 面試團隊獨立核實經歷和資格，記錄結構化評價，並由人類作出最終招聘決定。
8. 結束職位後，匯出必要的記錄，並依照適用的就業、隱私及資料保留規則，刪除不再需要的資訊。

輸入、處理與輸出

適合用戶與場景

• 沒有專職招聘人員的創始人：快速定義首個崗位並獲得可面試的候選人。
• 被人才尋訪佔用大量時間的招聘團隊：把搜尋、初步外聯和意向確認交給系統。
• 同時招聘多個崗位的成長企業：根據活躍職位及每月候選人額度選擇套餐。
• 需要人才數據能力的開發團隊：透過 API 或 MCP 建立職位、公司、人才研究與候選人匹配流程。
• 研究人員與技術招聘團隊：以學者搜尋來找出研究方向、引用文獻、教育背景及任職資訊，再進行人工核驗。
• 不適合用年齡、性別、種族等受保護屬性篩選，也不能把 AI 分數作為自動拒絕或錄用的唯一依據。

訂閱價格與試用

年付約比逐月支付節省 10%，月付和年付均自動續費，稅費可能在結算時另加。公開首頁與價格頁顯示的是當前低價方案，舊版條款或搜尋緩存曾出現更高價格，實際購買應以帳戶結算頁和當期條款為準。

額度、續費與退款

• 角色配額每月重設，新建職位即消耗一個單位，關閉職位不會返還，未使用額度不結轉。
• 訂閱的 Credit 每月發放，具體到期日、套裝變更以及取消後的使用狀態，應查看帳戶記錄；它並非現金，亦不可轉讓或兌換。
• 試用期從電子郵件驗證開始計算，為 14 個日曆日，期滿後不會自動扣費；若未使用試用額度，則試用期結束後失效，此時資料僅可進行只讀存取，時間為 90 天。
• 自願取消在當前週期結束時生效，月付中途取消不退剩餘天數，年付中途取消通常不退剩餘月份，個別年付退款由支援團隊評估。
• 連續服務中斷超過 72 小時可能獲得按比例服務抵扣；沒有後續帳期時可能按比例退款，重複扣款或計費錯誤可退回錯誤金額。
• 付款由 Stripe 處理，Metix AI 表示不保存完整的銀行卡號、CVV 或完整的支付卡資訊。

API、MCP 與開發接入

1. 在開發者平台上建立 Mira API Key，並僅分配工作流所需的權限範圍、配額與有效期限。
2. 把密鑰放入運行環境的秘密管理中，不要寫進聊天、代碼倉庫、截圖或共享配置。
3. 調用金鑰狀態介面確認可用狀態、RPM 限制、使用者與金鑰配額，再開始收費操作。
4. 先用自然語言或結構化條件搜尋人才、職位、公司或學者，獲取字串 ID。
5. 再批量讀取詳情；人才、職位和公司詳情單次最多接受 100 個 ID 或職業資料地址。
6. 對候選人可執行單人評分、批量評分或兩至十人的並排比較，評分輸入的履歷與職位描述各有長度限制。
7. 只有最終選定的人選才會解鎖聯絡方式；單次最多十個地址，每個成功解鎖會消耗 200 個配額點。
8. 記錄結果時間戳和數據快照版本，遵守合理速率、招聘用途與禁止敏感屬性篩選的邊界。

API 能力與配額示例

公開文件還支援流式網路傳輸與舊版 SSE 兩種 MCP 連線方式，讓相容的用戶端能夠使用相同的招聘功能。API Key 的具體購買價格、免費額度以及超額部分的單價，並未在目前的公開文件中明確列出，應以開發者後台所顯示的資訊為準。

GitHub 與開源狀態

• 官方組織公開了 OpenClaw 的招聘功能，涵蓋人才搜尋、候選人匹配、職位搜尋、公司搜尋以及學者搜尋，並採用 Apache 2.0 授權協議。
• 這些技能是調用 Mira API 的說明與整合層，開源並不代表 Metix AI 招聘平台、資料集、搜尋引擎、模型或 API 服務本身開源。
• 舊版 OpenJobs CLI 已標記停止維護，新接入應使用 REST API、MCP 或現行代理技能。
• 官方組織還有其他公開倉庫，各倉庫的許可證需分別檢查，不能將單個 Apache 2.0 倉庫的許可證擴展到整個產品。

隱私、安全與招聘合規

• 平台處理帳戶、公司、職位描述、候選人備註、溝通、用量及帳單單元數據，同時也從公開的職業資料、公司頁面、代碼與作品集等渠道收集候選人資訊。
• 候選人回覆後可能提供聯絡方式、職業背景和意向狀態；數據只能用於合法招聘，不得用於行銷、垃圾訊息或轉售。
• AI用於搜尋、簡歷篩選、匹配與外聯，並可能運用盡可能彙總且去識別化的數據來改善模型。第三方AI或機器學習服務商也可能處理候選人數據。
• 隱私政策聲明，不會在沒有人工參與的情況下，做出具有法律或重大影響的完全自動決定，雇主必須獨立做出非歧視的招聘決定。
• 跨境數據可能在美國處理，面向歐洲經濟區及英國的傳輸則使用標準合約條款；候選人可提出訪問、更正、刪除、反對等適用權利。
• 該網站使用了 Microsoft Clarity、Google Analytics、Stripe 相關技術，以及用於行銷歸因的 Cookie，而這些歸因 Cookie 的保存時間最長為 14 天。
• 取消後，Role與候選人資料、外聯記錄可僅讀保留 90 天後進入冷儲存，帳戶設定保留 180 天後軟刪除；財務與 Credit 日志至少保留 7 年。
• SOC 2 Type II 與 ISO 27001 目前仍處於進行中狀態，因此不能說已獲得認證；隱私政策中也提到，目前正與現有的資料處理商協商資料處理相關的協議。

優勢與限制

• 優勢：將搜尋、外聯、意願確認和預約整合為完整流程，減少招聘人員在冷名單上的手動工作。
• 優勢：Credit 可綁定感興趣且可面試的應徵者，成本比按點擊次數或原始資料數量來計算時，更接近實際的招聘成果。
• 優勢：既有網頁招聘產品，也有 REST API、MCP 和開源技能，適合團隊與開發者兩類使用方式。
• 限制：公開的職業數據可能過時或錯誤，模型也可能繼承數據偏差，所有候選人資格及結論必須人工復核。
• 限制：平台無法保證所有職位的應徵人數、交件時間、回覆率或最終錄用結果。
• 限制：年度訂閱中途退款有限，角色不會結轉，取消後剩餘的點數無法繼續用於解鎖。
• 限制：認證仍處進行中，企業應在採購時索取最新的安全報告、分包商資料、資料處理協議以及實際的 SLA 條款。

總結

Metix AI適合那些希望減少人才搜尋及初步聯絡工作量的企業，其核心價值在於將 AI 自動化處理與人工審核相結合，並根據可進行面試的候選人數量來調整成本。在試用時，應以實際職位為基準，來評估候選人的適配度、聯絡品質、人工審核的成本、偏差風險，以及每名合格候選人的實際費用。