- Task
- 从 Text《出门打球闻见桂花香,简历自动化系统阶段性完成,对比DeepSeek低价但字段不全、Codex效…》保留问题:出门打球闻见桂花香,简历自动化系统阶段性完成,对比DeepSeek低价但字段不全、Codex效果好但成本贵六倍,决定手动采集岗位放弃时效差的自动爬取,计划新增设计与前端求职方向,优先投递运动健康感兴趣行业,同时清理冗余域名并维护站点。 1.
- Next Step
- 先在 clarify / merged 层保留这条内容,再提炼真实任务、状态与主题
- Lane
- openclaw-ops
- Kind
- question
- Status
- [待澄清]
- Todo Projection
- -
- Todo Due
- -
- Todo Source
- -
- Projection
- hold
- Source
- 出门打球闻见桂花香,简历自动化系统阶段性完成,对比DeepSeek低价但字段不全、Codex效…
从 Text《出门打球闻见桂花香,简历自动化系统阶段性完成,对比DeepSeek低价但字段不全、Codex效…》保留问题:出门打球闻见桂花香,简历自动化系统阶段性完成,对比DeepSeek低价但字段不全、Codex效果好但成本贵六倍,决定手动采集岗位放弃时效差的自动爬取,计划新增设计与前端求职方向,优先投递运动健康感兴趣行业,同时清理冗余域名并维护站点。 1.
先在 clarify / merged 层保留这条内容,再提炼真实任务、状态与主题
这条事项现在在哪一层
直接看当前 lane、kind、状态和最近一步,而不是先读长解释。
出门打球闻见桂花香,简历自动化系统阶段性完成,对比DeepSeek低价但字段不全、Codex效…
出门打球闻见桂花香,简历自动化系统阶段性完成,对比DeepSeek低价但字段不全、Codex效果好但成本贵六倍,决定手动采集岗位放弃时效差的自动爬取,计划新增设计与前端求职方向,优先投递运动健康感兴趣行业,同时清理冗余域名并维护站点。 1. 招聘渠道:BOSS直聘高效适配;猎聘、前程无忧筛选繁琐;拓展多渠道,放弃自动爬取,手动录入保证时效性 2. AI成本方案 ◦ DeepSeek:便宜,单次仅0.5–0.6元,缺点是经常缺失关键字段 ◦ Codex:输出完整性更好,但单价高,单次约3元,成本是DeepSeek的六倍 ◦ 明日测试二者中转搭配调…
状态怎么更新
capture 负责预览和溯源;真正的确认、勾选和状态变更仍落在 Todo / Today-Focus 这些真实状态源里。
这条事项当前还在 capture / clarify 预览层,先看详情和来源,再决定是否进入执行视图。
为什么它还没有 writeback preview
当前这条事项还没有稳定进入 strict writeback,所以这里只展示现状和下一步。
原始 capture 里真正记录了什么
这里直接显示 summary preview 和 transcript 片段,方便你判断这条提炼是否靠谱。
出门打球闻见桂花香,简历自动化系统阶段性完成,对比DeepSeek低价但字段不全、Codex效…
出门打球闻见桂花香,简历自动化系统阶段性完成,对比DeepSeek低价但字段不全、Codex效果好但成本贵六倍,决定手动采集岗位放弃时效差的自动爬取,计划新增设计与前端求职方向,优先投递运动健康感兴趣行业,同时清理冗余域名并维护站点。 1. 招聘渠道:BOSS直聘高效适配;猎聘、前程无忧筛选繁琐;拓展多渠道,放弃自动爬取,手动录入保证时效性 2. AI成本方案 ◦ DeepSeek:便宜,单次仅0.5–0.6元,缺点是经常缺失关键字段 ◦ Codex:输出完整性更好,但单价高,单次约3元,成本是DeepSeek的六倍 ◦ 明日测试二者中转搭配调…
出门打球闻见桂花香,简历自动化系统阶段性完成,对比DeepSeek低价但字段不全、Codex效果好但成本贵六倍,决定手动采集岗位放弃时效差的自动爬取,计划新增设计与前端求职方向,优先投递运动健康感兴趣行业,同时清理冗余域名并维护站点。 1. 招聘渠道:BOSS直聘高效适配;猎聘、前程无忧筛选繁琐;拓展多渠道,放弃自动爬取,手动录入保证时效性 2. AI成本方案 ◦ DeepSeek:便宜,单次仅0.5–0.6元,缺点是经常缺失关键字段 ◦ Codex:输出完整性更好,但单价高,单次约3元,成本是DeepSeek的六倍 ◦ 明日测试二者中转搭配调用,兼顾输出完整度与使用开销 3. 新增求职方向:交互/全站设计、全站工程师/纯前端,完善对应简历 4. 求职核心逻辑:优先运动健康等感兴趣行业,不纠结岗位替代问题,侧重低压力岗位 5. 杂项事务:清理冗余域名DNS记录,同步维护自有网站 出门准备打羽毛球,街边桂花香特别浓郁,闻着很舒服。 今天我的简历自动化完善系统完成阶段性落地,整体只按预设规则操作:每个招聘渠道筛选5份适配岗位。 BOSS直聘贴合自身经历的个性化岗位更多;猎聘、前程无忧偏传统岗位,行业门槛高,筛选难度大。今天投递的10个岗位适配度不如昨日,担心后续岗位重复,计划拓展更多招聘渠道,每日浏览新增渠道岗位,交由AI分析。 今天测试用DeepSeek处理岗位信息,一轮对话就能完整输出所有需要的字段,输出格式完全符合要求,不考虑成本的话效果很理想。同等15–20条岗位信息,DeepSeek单次成本仅五六毛钱。 打算明天搭配Codex组合使用平衡效果:DeepSeek单价低,但经常缺失关键字段;如果单用Codex补全残缺内容,往往要多轮调用,综合成本会高出很多。 今天单独测算对比,Codex处理同等任务的成本大约3元,价格是DeepSeek的六倍,明天用同样15条岗位信息对比二者资料整理效果,测试二者中转搭配调用的方案。 各渠道筛选效率差距明显:BOSS直聘五分钟就能筛选出合适岗位;猎聘、前程无忧适配岗位少、筛选工具难用,要耗费大量时间,是目前求职最大痛点。 之前搭建的定时自动化爬取渠道岗位,单次成本一两刀,可自动抓取岗位数据,但时效性很差,远不如手动搜集录入。决定停用定时抓取,全部手动搜集岗位信息,再交给AI做后续整理。 除了日常岗位信息搜集整理,今天投递了两三个简历,部分是昨日打过招呼的岗位。其中运动健康方向,我花半小时梳理行业信息再主动沟通,也直接投递了几个高度匹配的岗位。 目前求职赛道还有两类空缺方向,昨天和Cloud沟通后得到推荐,一直没来得及梳理,明天完善对应简历: 1. 设计线:全站设计师、交互设计(岗位总量少,但值得挖掘) 2. 开发线:全站工程师、纯前端 前端、产品岗位各有不同压力,不用纠结岗位是否会被AI替代,优先挑选通勤、发展压力更小的工作。 开发圈内大多追捧后端各类技术栈,我不排斥持续学习技术,但相比完全陌生的行业知识,更希望依托前端能力,进入自己感兴趣行业的公司。行业匹配是求职核心底线:上一份工作进入完全陌生、毫无兴趣的赛道,学习过程十分煎熬;运动健康是我长期感兴趣的领域,愿意投入大量时间深耕,就算金融类岗位机会再多,非喜爱行业也不考虑,不愿违背求职初心。 手动搜集岗位的时效性、稳定度远超自动化爬取,目前这套筛选流程可以稳定产出有效岗位信息。 额外处理了域名清理工作:单个域名最多绑定100条DNS记录,我之前囤积了大量无用域名,趁近期碎片时间统一整理规划,同步维护闲置自有站点。
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如果一条 capture 同时涉及多个 lane,这里可以顺手跳到其他相关 item 或 thread。