Neue Pipeline

Einen Suchlauf so starten, wie er in einem Kundengespraech ueberzeugt.

Das Formular bleibt nah an der alten Windmill-Orchestrierung, praesentiert sie aber als saubere Produktfunktion mit klaren Defaults, Quellenmix und nachvollziehbarer Priorisierung.

Aktiver Prompt-Kontext

Fokus fuer Phase 1: direkte Arbeitgeber, deutliche Team-Ausbausignale und Rollen, die Recruiting- oder Recruiting-SaaS-Bedarf plausibel machen.

Suchkern

Worauf der Lauf optimiert werden soll

Die Felder orientieren sich an `jobdatabase.py`, sind aber auf einen sauberen Produkt-Workflow verdichtet.

SuchbegriffStandortLaendercodeAktualitaetMax. Treffer pro QuelleSkillsIndustrieJobtypExperience-LevelCompany Tags

Quellenmix

Welche Datenquellen in den Lauf gehen

Phase 1 startet bewusst mit den drei staerksten Quellen fuer ein verkaufbares, wartbares Setup.

JSearchBreite Erfassung frischer Jobfeeds fuer schnelle Marktbreite.Ideal, um frueh Volumen und Rollencluster sichtbar zu machen.TechmapStrukturierte technische Jobs mit gutem Industrie- und JSON-LD-Kontext.Hilft bei praeziseren Signalen fuer Product- und Engineering-Teams.TheirStackDirekte Arbeitgeber mit staerkerem Firmenkontext und Hiring-Team-Indikatoren.Besonders wertvoll fuer hochwertige Prospecting- und Outreach-Listen.

LinkedIn-nahe Signale bevorzugen, wo die Quelle das unterstuetzt

Bewertung

Wie das Scoring Chancen priorisieren soll

Die Prompt-Logik ist verkaufsnah formuliert: relevante Hiring-Signale nach oben, schwache oder agenturartige Treffer nach unten.

Recruiting Partner Fit

Priorisiert Rollen mit hohem Bedarf an externer Recruiting-Unterstuetzung.

SaaS Prospecting

Hebt Firmen hervor, die in Hiring-Prozessen, Volumen oder Reifegrad gut fuer Recruiting-Software passen.

Market Watch

Gewichtet Marktbewegung und Wettbewerbsbeobachtung staerker als reine Conversion-Chancen.

Scoring-Prompt

Was beim Start passiert

Der Lauf sammelt Treffer je Quelle, archiviert Rohdaten in RustFS oder lokal, bewertet die Signale und synct qualifizierte Ergebnisse optional nach NocoDB.