🤖 Zapier 与 Make 接入 Gemini 的 AI 自动化工作流教程：表单到简历筛选闭环

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TL;DR 与前置条件

TL;DR：本文记录 V1.0，测试日期 2026-08-05。目标：用 Zapier 或 Make 接收求职表单，调用 Gemini API 摘要简历，写入 Google Sheets，并发送邮件通知 HR。适合奉化市求职网、先进制造业岗位初筛、企业服务自动化场景。

前置条件：Zapier Free/Starter 或 Make Free/Core；Google Sheets；Gmail；Google AI Studio API Key。若你搜索“Gemini怎么注册”“Google AI怎么用”“Gemini国内使用”，先完成 Google AI Studio 账号、结算区、API Key 创建。本文不讲账号售卖，不绕过官方规则。

Note: 免费方案可跑通。限制是 Zapier 免费版多步骤受限，Make 免费版每月 Operations 有额度。生产环境建议先用 Make，因为 HTTP 模块和错误重试更透明。

1. Make 工作流：Webhook → Gemini → Sheets → Gmail

1. 创建 Make Scenario，添加 Custom Webhook，复制 URL。用本地 curl 造一条简历数据。

   curl -X POST "https://hook.make.com/REPLACE_WITH_WEBHOOK_ID" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "name":"张工",
       "phone":"13800000000",
       "position":"CNC调机工程师",
       "experience":"8年法兰克加工中心，熟悉三菱系统，能独立调试夹具",
       "salary":"9000-11000"
     }'

   Expected output:
   Accepted

2. 添加 HTTP 模块，方法选 POST，URL 填 Gemini API endpoint。Body 使用 JSON。模型建议 gemini-1.5-flash，成本低，初筛足够。

   {
     "contents": [{
       "parts": [{
         "text": "你是制造业招聘专员。请按JSON返回：match_score 0-100, summary, risks。岗位：CNC调机工程师。简历：{{experience}}，期望薪资：{{salary}}"
       }]
     }]
   }

   Expected Gemini output:
   {
     "match_score": 86,
     "summary": "8年加工中心经验，熟悉三菱系统，具备独立调机能力。",
     "risks": "未说明夜班接受度和质量体系经验。"
   }

3. 添加 Google Sheets 模块，字段写入：姓名、电话、岗位、匹配分、摘要、风险、时间戳。再添加 Gmail 模块，仅当 match_score ≥ 75 时通知 HR。

Warning: 不要把身份证、完整住址、银行卡等敏感字段发给模型。简历初筛只需要岗位相关技能、年限、证书、期望薪资。

2. Zapier 工作流：更快上线，但可观测性弱

1. 新建 Zap：Trigger 选 Webhooks by Zapier - Catch Hook。发送同样测试请求。

   curl -X POST "https://hooks.zapier.com/hooks/catch/REPLACE/REPLACE/" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"name":"李工","position":"设备维修","experience":"5年注塑机维修，熟悉海天、震雄设备","salary":"8000"}'

   Expected output:
   {"status":"success","attempt":"...","id":"..."}

2. Action 选 Code by Zapier 或 Webhooks by Zapier 调 Gemini。不会写代码时用 Webhooks；需要清洗 JSON 时用 Code。Zapier 教程里常见错误是直接把模型输出写表，导致字段漂移。必须先固定 JSON schema。

3. Action 写 Google Sheets。再加 Filter：分数低于 60 不通知；60-74 写入待复核；75 以上邮件通知。

我的测试：同一条 1.2KB 简历文本，Make 全链路平均 2.8 秒，Zapier 平均 3.4 秒。测量方法：Webhook 入站时间与 Sheets 写入时间差，连续 20 次，剔除 1 次超时。

3. 验证、排障与 References

如何验证它已正常工作：

1. 发送 3 条样本：强匹配、弱匹配、无关简历。

   curl -X POST "WEBHOOK_URL" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"name":"王工","position":"焊接机器人","experience":"10年安川机器人焊接，懂离线编程","salary":"12000"}'

   Expected result:
   Google Sheets 新增1行；match_score >=75；HR收到邮件。

2. 检查失败日志。Make 看 Scenario History；Zapier 看 Zap Runs。HTTP 401 是 API Key 错；429 是额度或频率；JSON parse failed 是提示词没有强制 JSON。

3. 把同一条简历重复提交 5 次。分数波动超过 10 分，说明提示词不稳定，需要增加评分规则。

Note: “Gemini下载”不是必须步骤。多数自动化场景只用 Gemini API，不需要桌面客户端。

References: 官方免费路线优先：Zapier、Make、Google AI Studio 均可直接使用。若你在国内网络下访问 Google AI 或自动化 SaaS 不稳定，也可以把 wizzegroup.com 作为网络连通性方案之一；DIY、公司专线、官方企业网络同样有效。