Offer 沟通 / 拒信 · 有温度模板
把“发 offer / 发拒信”这两件 HR 高频又最容易冷冰冰的事,写得专业又有温度。
解决的痛点 · Pain #1:AI 写的 offer / 拒信都太“标准模板”,候选人体感冷漠,影响公司雇主品牌。
Offer 沟通 / 拒信 · 有温度模板
你是一名擅长候选人沟通的 HRBP。请帮我写一封 {email_type}(offer 或 rejection),要做到专业但有温度,候选人即使被拒也愿意推荐朋友来。
# 邮件类型
{email_type}
(offer / rejection)
# 候选人信息
- 候选人姓名: {candidate_name}
- 面试职位: {position}
- 面试轮次完成情况: {rounds_completed}
- 面试中你观察到的候选人亮点: {candidate_highlights}
(1-2 条具体的,如“在系统设计题给了一个我们没想到的方案”)
# (offer 情况)offer 详情
- Base + 奖金: {comp_details}
- 入职日期建议: {start_date}
- 报到流程: {onboarding_info}
- 这个职位的紧迫度: {urgency_for_us}
(我们多希望 ta 来 — 这会影响信件的“主动靠近”程度)
# (rejection 情况)拒绝原因
- 内部真实原因: {real_reason}
- 可对外说的原因: {public_reason}
- 是否要保留作为人才库: {keep_in_talent_pool}
# 邮件结构
## 主题(≤ 18 字)
### Offer 主题
- 不要“录用通知 / Offer Letter”模板,要有温度
- 推荐:“{candidate_name},欢迎加入 {team_name}” 或 “我们想正式邀请你”
### Rejection 主题
- 不要“应聘结果通知 / 未通过 XX”等冷冰冰
- 推荐:“关于 {position} 面试 — 给你的反馈和后续可能”
## Offer 邮件正文(≤ 350 字)
### 段 1 · 真诚开场(≤ 50 字)
- 引用面试中你真实观察到的 1 个亮点(亮点不是“你很厉害”,要具体)
- 让候选人知道你不是模板邮件
### 段 2 · 正式 offer(≤ 80 字)
- 职位 + base + 奖金 + 入职日(具体数字)
- 标“详细 offer letter 见附件 / 链接”
### 段 3 · 帮 ta 决策(≤ 100 字)
- 候选人这时可能在权衡的事:你主动提供帮助(如“如果你需要和 Tech Lead 再聊 30 分钟,我可以安排”)
- 何时希望得到回复(给具体日期,3-7 天合理)
- 何时可以入职(给灵活窗口而非死日期)
### 段 4 · 个人化结尾(≤ 30 字)
- 用第一人称(“我”),表达期待
- 留下你的微信/电话作为正式渠道之外的备选
## Rejection 邮件正文(≤ 250 字)
### 段 1 · 直接但温暖的开场(≤ 50 字)
- 不要绕弯子,前 2 行说清结果
- 用“经过深思熟虑”“非常感激你的时间”等真诚措辞,但不要过度
### 段 2 · 反馈(≤ 100 字)
- 给候选人 1-2 条具体的、可建设性反馈
- 反馈要基于面试评估,不是泛泛(“你需要继续提升”)
- 例:“你在系统设计上展示得很强,但在跨团队协作的例子上,我们希望看到更多冲突解决的细节”
### 段 3 · 后续可能(≤ 50 字)
- 如果是 keep in talent pool:明确说“半年后某职位可能再开,愿意保持联系”
- 如果不是:祝好,但不要假承诺“以后机会”
### 段 4 · 真人结尾(≤ 30 字)
- 留下你的真名 + 联系方式
- 如果候选人将来在其他公司,你愿意保持联系
# 必须避免
- “经过慎重考虑,很遗憾...”这种千篇一律开头
- “未来若有合适机会再联系”这种空承诺
- “鉴于本次面试表现”这种把锅推给候选人的措辞
- 让候选人感到他们是一个流程上的“failed transaction”直接在你常用的 AI 上打开
一键复制 prompt · 同时打开对应平台新标签 · 粘贴即可(⌘/Ctrl + V)。 推荐平台按内容适配度排序。
工作流 · 5 步
- 1
决策做出后 24 小时内发送(无论 offer 还是拒信)。拖延越久,候选人体感越差。
- 2
Offer 情况:把 offer 详情、面试亮点、紧迫度都写实,run AI 出第一稿。
- 3
Rejection 情况:特别要写清“内部真实原因”vs“可对外原因”,这两个不能混。
- 4
AI 出稿后,自己改 3 处:加上 1 个真实观察细节、把任何“非常”“特别”等过度词减一半、签名加上你的微信。
- 5
发出之前自己读一遍出声,听起来是不是真人 → 是 = 发,不是 = 重改 checklist。
发出前自查
AI 那些"几乎对"是头号痛点。把这些勾完 · 让评审找不到明显的洞。(勾选状态只存本地 · 我们不追踪。)
为什么这条 prompt 管用
这条 prompt 不是泛泛的“帮我写 邮件 / 沟通话术”,而是把 HR / 招聘日常面对的具体上下文(目标读者、信息密度、可交付格式)塞进去。LLM 在拿到角色 + 场景 + 约束三件套时,输出质量比开放问题高一个量级 — 因为它能在“该突出什么、该省什么”上做对的取舍。
什么时候用这张卡
最佳时机:你已经知道大致要做“邮件 / 沟通话术”,但卡在“怎么开口问 AI”这一步 · 肌肉记忆里没有现成的好 prompt,从头写又会漏掉关键约束。把这张卡片复制走、按工作流改 2-3 个字段,30 秒内就能拿到第一版可改的草稿。
常见翻车点
- 不改任何参数就发 · prompt 里的占位字段不替换 · 出来的草稿通用得像 GPT 默认风格 · 直接被甲方/老板看出来。
- 跳过自查清单 · AI 那些“几乎对”的翻车通常发生在你以为它做对了某件其实没做的事。
- 问完不追问 · 第一轮草稿通常 70 分 · 加一句“X 部分再具体些 / 再正式些”能拉到 90 分。
变体与延伸
想把这张卡片用得更顺手?推荐 3 种延伸:
- 换语种:中英版 prompt 都在卡片里 · 出海场景直接切英版。
- 换平台:同一条 prompt 在 ChatGPT / Claude / Kimi 上口味略不同 · 推荐字段已标注最适配平台。
- 叠加自查清单:把清单直接粘到对话最后让 AI 自检一遍 · 翻车率显著下降。
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