你的操作来的。嗯。其实昨天晚上高强度在使用这个消耗流量的这个状态。其中沟通笑我看的时候，我发现效率是很低的。这组。豆包，去帮我总结一些问题。他可能会比较说人话，然后相当于利用这两种操作手法那么好。三次绘画和国产 AI 对比。更好一点。这个这个房子是让臭蛋，还是帮我调度的时候记得要他那种方式，比如说叫子诶子诶给我其实也是一个很不错的。在他的上下楼空间的一个方法。因为为什么长对话，做由于长对话的状态下，他在猜测后续的上下文的时候，他可能就会忘记最初的内容。因为他可能会去做压缩的操作。说。所以说我觉得用户原话是一件非常重要的事情。在这个对话的过程中，应该尽可能的去保留用户的意图，而不是对话反馈内容的意图。这样的话就会涉及到一个很明确的识别和意图完成的这样的一个。

工作然后我再让这几个工作台逐步帮我把一些比较复杂的技能去可视化呈现的时候，其实会发现很多问题。会发现之前在处理某一些流程的时候，其实注重的地方并不是特别的完善。但是在实际使用的过程中，其实就会发现各种各样的问题。甚至其实可以有更多的细节。所以这个时候我觉得其实应该还没有那么强大。

前面我基本上是开最高档。 AI 在开循环模式的情况下让它去来都不一定得到特别好的效果。当然了，你如果耐心一点让他去知道他完成一些事情，他还是会有一些比较不错的结果的。是刚帮我们。没有说。当你给一个模棱两可的提示词。要给一个非常明确的标准的话。会理解不了你的意图。甚至偏离意图去做一些没有意义的事情。这个时候，今天开了循环也是没有用的，只是在无浪费我们的 token 而已。

对，这一点其实我也在纠结。去给到更好的提示词。甚至已经尝试去结构化动作提示词和情。放下，还是应该有。诸多问题发生吧。

然后再回顾一下。

说这一周其实主要就在处理这个。高速工作台的这个事情，因为之前我还没想过要去做工作。

在这周盘点的过程中。我发现其实有些内容样式来去展现得更加清晰的。就是为了更清晰的呈现。忘带了。我刚才特意看了一眼。我真的没招了。

然后我觉得现在很多返工情况主要是来源于什么呢？来源他比如他会一次性给你答案，他会给你一些很抽象的语言。比如说我会让他出一个 PRD 出来，然后他画了一个 PRD，但是可视化的图片。圆形图会好一点。结合圆形图，你可能会说这一波不属于或者返工之类的。现在我倒是觉得他去组建化也是去做工作台可能好一点，因为相当于工作台它是组件化，组件化后的工作台它是能够并集去编辑的。那这样其实有一个就是就是你并行去同时操作它的影响性是很小的。这就是我组织架构带来的好处。就可能我同时去操作，即便是我没有在整个工作区很严谨的状态下，或者分支很复杂的情况下。因为我编辑的是不同的组。所以，尤尤尤其是如果组件拆得比较细，没有完全在一个组件中去完成这些东西的话，那其实你编辑起来是很方便的。但我不太确定啊，我这些组件结构是不是够好。

所以说可能也需要定期去审阅，是用最佳的那种技术架构来去审阅我们的工程是不是是完善的样子。甚至说有 token 的时候，应该去定期的去校验一下我们的工，那个自动化测试的方面够不够严谨。甚至是说，在我们那么多工程去监测它的那些数据的，一些数据的一个报表的汇报，其实还是有很多点去。

要去考量的。那首先就是你基于真实的业务状态下，其实你就会发现有很多要注意的要点。比如说之前我在构思工作台，其实我曾经迭代过很多个版本。现在这个版本可能都是第四版了。那最初在构思的时候可能就是一个很简略的。把东西捞出来。但实际在做的时候，你会发现你有更多的诉求。比如说你有不同来源，你可能会去什么红号渠道，记一些什么，BOSS 渠道，猎聘渠道。各个渠道的内容。然后你不同渠道信息进来之后，你可能需要去进行规划规划的处理和统一的展示，甚至是要有一种抽象层面上的统一的岗位。这种实体的一个看板的一个呈现。

那现在我觉得它这个实体的呈现就没有说特别好吧。而且这些实体的呈现，它们的组件的复用性其实完全没有必要。做太大的差异化，就完全可以复用组件。这样的功能其实都是可复用的。现在我觉得做得就不太好。比如说今天，我在尝试重构，或者说新建了视图。做了那种机会管道，还有一些新的批次的展示的时候，他就没有按照昨天把我的那种打招呼的功能顺过来。所以它就会存在一个功能缺失。但实际上像今天我去跟我的那一个，新新版本的那一个。工作看板，去跟他讲述的时候，就认为说所有的岗位应该是一个唯一岗位的一个唯一 ID。他应该每一个岗位类型，他其实都要挂靠他固有的功能。不管我们新建什么样的岗位，他可能都会有他的一个状态，某些状态，比如说有些可以打招呼的状态。那什么叫可以打招呼的状态？那我们就要去做这种需求的定义。可以达到的状态，就是说他在某些渠道，比如像 boss 渠道，这就是完全是基于业务场景的去定义的。

基于 boss 渠道，去猎聘渠道，这些岗位。然后在满足我们的一个 get 标准下，通常我们能筛选到我们看板里面的这些岗位，都应该是符合这个 get 标准的。但是不排除有一些筛选的问题，他可能会捞进来一些不适合，甚至是说可能我们以为适合，但是对方觉得不适合。

的一些岗位类型。所以我们捞进来这些内容之后，它就会有各种各样的状态。包括今天我在消息的那一个 tab。 去描述，让它进一步优化的时候，就会涉及到那我跟面试官去进行沟通，那肯定会存在我们初次打招呼。然后打招呼之后，对方评估我们的简历之后，他会给到一个反馈。那是要不要进一步跟进，是可以还是不可以。那不可以的话，那就是我们要接着去进行复盘的。是什么呢？是我们认为这个岗位不可以。那他为什么不可以？为什么最开始这样的岗位还会筛选进来？是对方觉得我们不合适，这个不合适到底他们的原因是来源于我们的硬性条件不合适，那还是说是他的出于个人的主观意图。或者是说某一些公司特殊要求，还是说某些业务能力的层面上。这可能要需要一个规应的分析。基于这个规应的分析，那我们也会去筛选出来不同的。

不同的婚姻分析就会筛选出不同的原因嘛。那如果是强烈的业务层面的，业务能力的层面，比如说有些东西可能是我够得着，或者是够不着。但也会分很多类型，比如有的是行业经验的 gap，那你看我们的一个诉求标准，就有很多很多类型。那其实面试官在评选他的候选人的时候，也会存在大量的就是评选的一个标准，那这些评选标准可能会跟他们公司的发展。

和他们所需的用人的一个画像，来去进行匹配。那怎么去做匹配这个事情？那首先这个是一个双向选择嘛。我们在筛选了一部分，他们也可以去筛选我们。我们其实我觉得找工作这件事情，就是我一直以来所强调的一件事。信息的匹配，要去做高匹配度。当我们匹配度足够高的情况下，那我们其实就是可以进入到下一轮沟通。因为我们不管不管是他们在招人，还是我去找工作，本质上就是一个信息互换，是一个他要花钱去招一个人帮助他实现更多的价值。他为什么要招我这样的一个人？他肯定是认为我的经历或者是我的能力中有一部分能力是可以帮助到他。去解决他当前业务想要解决的事情。那这些事情其实如果我们能在招聘这个环节中去尽可能的匹配度高一些的话，那我们在实际工作中就会减少更多的摩擦。所以我一直觉得，关键这一步不在于包装，而是在于如何去你招聘的人要去尽可能地去描述清楚他想要什么样的人。那投递简历的人呢，我认为他应该也要清楚描述自己。是一个什么样的人，具备什么样的能力，什么样的经验，以及他想要找到一个什么样的工作。

我觉得这个是一个非常重要的事情，就是各自去诉求的一个匹配程度，是不是想要。是不是能够，可以，就是想不想要，够不够得着，能能不能够？然后在这里就会涉及到一个意图，不是你的欲望层面，你的动机强不强。然后你的门槛能不能达到这两个。然后又回到了老生常谈的动机模型，这个福格模型真的是从我刚开始学交互的时候，就是根深蒂固的跟随着我。

做一件事情最重要的是什么？是有动机。你有没有动机？当你的动机得大过这个你要付出的门槛的时候，这件事情就可能会发生。那光有动机和门槛还不够，还有触发的一个时机。那动机是什么？动机就是我认为我想找到一份工作，我需要收益。那我的动机，这是我动机，我的门槛就是我要付出的时间，我的那些东西。啊，动机不只是金钱，还可能说可能会接触到一些什么事情，但是现在有 AI 了，其实那些东西还好。其实论文上也是一样的。好多 AI 了，那为什么还非要人？那肯定是要人肯定是要去帮他解决一些 AI 暂时没办法解决的问题。觉得问题或者是痛点，那他才会选去，因为需要有人去操控 AI 去帮他的，进行组织的排除。因为现在 AI 虽然强大。但是即便用最好的 AI 你也很难在它有限的上下文空间中去长时记忆，去稳并持续地跟进某个目标。直到这个目标完成。而且还要去，你有人肯定不像机器那样，就是有 token 才付费嘛。这个人即便是，他只要在这个事它就相当于是一个超级强大的订阅制玩家，你只要给它，想到要点让它。它就直接能为你服务。所以我觉得雇员工肯定是要比，雇一个，应该说不能说雇随便一个员工，雇一个厉害的员工。还是会怎样一个，不是还算不算完全超级智能的 AI 来解决问题，要便捷得多的。

当然，那其实像我们招聘的，就是我们去找一份工作，或者说我这样一份工资，一个月要收到用人单位1万元这样的一个额度。那1万元去找 AI 的话，让那你相当于是你至少再来一个超过1万元。的 AI 能带来的这样的一个价值，他才有，他才应该说他才有必要说去招这样的人，不然他就用 AI 去代替这样的角色就好了。那所以说，那他想要什么样的类型的人？这就可能很清楚，他可能是需要一个能够帮助他这些经历的，因为他会发现他自己去操控，哎呀。这也是一件非常辛而我是一个非常在操控 AI 上非常经验的人，我觉得这可能是我一个没有体现出来的一个能力吧。觉得我可能需要去强化这个能力。像昨天晚上我的家人在跟我聊天的时候，也跟我提及了这一点。

他认为我是一个就是深度体验使用各种 AI 的人。是没有体现这一点。那我一向这么重要的本领没有在这上面体现出来，那我就很难跟别人拉开差距。而且我们其实也分析了用人单位，他招人其实就是想尤其是我的目标，想要命中的目标群体。他就是想招那种。是善用 AI 能够让 AI 解决各种问题的人。我觉得我就是写那些套话可能都不一定有我去，描述得更口语化，就是把我用 AI 的一些经历。我用哪些 AI 甚至说我长达什么样的一个时间使用了，用什么样的深度使用了 AI 并且做成了什么样的事情。这些描述出来，更具备这样的能力。当然肯定也不能啰里啰嗦说太多话，所以其实我觉得有了 AI 之后，你想简洁的，言简意赅。用一个很简约的表达来去表达一件事情，其实是一件非常困难的事情。或者说是一个比较考验一个表达能力的事情。甚至我觉得写作也是，在我写文章的时候也是。并不是说你写得越多越好，凑字数越好。就是你要用更少的语言。更清楚的表达一件事。一个更闪现，写作文的事情。

那讲了一下这个抽象层面的东西，那我们就回归到我们具体的一个层面来分析。我们今天其实一上来的时候。是，昨天晚上就在尝试，我本来想让他自己开目标模式，让他自己就完成跑完。然后发现不行，然后后来又尝试了很多种方法，一直到最后晚上的那种。

让豆包去提出一些问题，再去去让另一个 AI 去回答的时候，可能才会得到一个较为稳定的跑动方式。甚至说要给到你会发现一点，你要让 AI 持续为你去行动，甚至说越来越贴近你想做的事情。必须要足够的清晰，然后足够的把你的循环的这个门。说清楚，因为我后面的时候，我再让豆包帮我列的时候，它就会清晰地帮我把比如说22点问题。那22点问题我让它逐点去分析，那它就会基于逐点去我深挖我到底有哪些可能性去做这个事情。但是如果你不去具体点名的话，那他可能一次就只会看一个点，他不会去每个点都给你看，甚至我今天循环了30次。都没有得到一个我完完美版本，那一瞬间真的是有点崩溃的。我觉得肯定是哪里用了问题。而且我现在在用最好的 AI 模型，一个月1000块钱，一天将近3300块钱，是吗？100块钱。300，哦对，一天300块钱。10天93，一天30，对，一天30块，30多块钱。还好用就行，就个游泳的钱。那三四十，就是为了用这个最顶级的 AI 去帮我们做事情。

我确实有点多，我在想如果要真的有10倍的，我觉得10倍可能刚好适合我。然后5倍的我又觉得5倍可能也有点少，5倍的多少钱啊？所以现在像什么豆包啊，然后我和巴迪这种都很厉害。我再想一想吧，下周，下个月看一下。我感觉也不一定非得持续订阅，看那个时候到底有没有急用的事情。如果真的能够持续用上，我觉得也许可以续费，如果觉得没有那么必要的话，可以先停一段时间。因为你连续续费的话效果不是很好。而且下次续费的话也得注意去美区的官网。买那个礼品卡，而不是在支付宝买。看他们有风险，说可能会触犯刑法。我觉得这个有点离谱了，我本来只想买个东西。我觉得这肯定是不合适。还有这个单那么大，你说1000多块钱，确实很有这个概率很高，就被被盯上了。

那可能都，这么看还不一定用人家第三方的工具，然后来的靠谱一点。那先不管别的，回到我们今天做哪些视频的角度来看。那今天天将近用了40%的用量。我不知道是它的用量变少了，还是什么个情忘。反正就是事实就是没了这些还剩60%左右。然后确实有些内容可能是空转了，比如说。但是空转的并不多，像昨天晚上跑了一晚上，早上起来之后也才用了5%吧，还是多少？后来是起来之后，重复去刷了一些其他的，然后消耗比较大。不知道到底是哪一些消耗比较大，可能也是开了一些循环，一直在循环跑。五六个工程循环跑的话，确实会比之前要大。因为之前其实更多还不是这样去跑，都是单个任务去问的话，其实很难去消耗这么高额度的内容。

确实啊，那个我感觉啊，今天还吃了一会瓜，不然可能用的更多。就现在用这个用量非常纠结，一方面又想赶紧用完，一方又觉得哎呀，还是别快用完了。甚至有的时候发现偶尔去卡住的时候，你跟其他 AI 聊天，可能会比它对话好。由于满血不满血的问题啊。这确实会存在这种很奇怪的情况。不太清楚，是不是因为我本地的这个上下文有点太臃肿了？不排除这种可能性。但是毕竟让他帮我去处理我这些东西。有，但是剩一路我觉得他没有处理这个乱的那种感觉。我其实还让两个哥帮我去设计那个首页，我还没有来得及看。同时可能一下子管理这么多个上下文，确实。然后有点头疼。甚至我得再想说如果以后我工作了，我有一些自己私人的任务，可能在晚上想好了之后，列一个具体一点的list。然后让他逐个去完成。就是越，然后这样会比较好，可能需要一个更明确的路，go。

现在其实写了一个 look go，但是那个效果不是很好，它并不是很能遵循我想要的效果。可能是我写的不是很明确，它具体拆的点也不是很细致。比较笼统，主要是他那个结构，不如我直接给他一个清单，让他帮我开这个购物模式，帮我完成。它能够稳定持续的多。然后会发现开心绘画就总是会有很多新的想法。啊，甚至今天在改简历的时候真的是，你会发现你让他改100轮，他都有新的想法。给你弄出来。他就是会一直有新的问题出来。所以说那一瞬间我在想。这不是跟找开会是一个道理吗？你如果纠结一些措辞或者是描述之类的东西。100个，1000个人，1000个人。

你很难说有一个非常完美的标准，如果你这样去形容一下，你不知道要改的。多少了？

音频录音文档详细总结

这份录音是说话人围绕AI工具使用实践、招聘求职工作台项目开发、求职招聘底层逻辑、简历优化、AI订阅成本与风险、后续使用AI的思路展开的深度思考口述，内容分为五大模块：AI实际使用痛点与实操经验、招聘求职工作台项目开发复盘、招聘求职底层逻辑与个人求职思路、AI订阅付费相关顾虑、后续AI使用规划。

一、AI实际使用痛点与实操经验

1. 长对话固有缺陷：AI长对话会做上下文压缩，容易遗忘最开始的用户原始诉求；因此对话中要优先保留用户原始意图，而不是AI输出反馈的内容意图。即便开启最高档位、循环模式，如果提示词模棱两可、缺少明确标准，AI会偏离目标做无意义输出，只会浪费token，循环也无法解决问题。

2. 稳定工作的实操方式：直接让AI自主闭环跑完完整目标，效果不稳定；更可靠的方式是：让AI输出问题清单，再针对清单逐点分析深挖；给清晰明确的任务清单，比笼统的指令、效果不好的go‑look脚本，执行稳定性高很多。

3. AI能力局限：很难在长上下文下长期记忆、持续盯住同一个目标直到完成；即便反复循环运行，也不一定产出完美结果，多次循环也会出现大量新想法，像无休止开会，没有绝对完美标准，比如简历改写，迭代上百轮还会持续产出新方案。不同AI模型之间存在差异，满血版与非满血版模型表现不同，一个AI卡住的时候切换其他AI对话效果会更好，怀疑臃肿的上下文会影响AI输出质量。

4. 对比人的价值：人相比AI，能够持续跟进目标，是“超级订阅式执行者”；企业招人，需要员工去处理AI无法解决的痛点、操控和组织AI完成工作。

二、招聘求职工作台项目开发复盘

该工作台已经迭代到第4版，用于聚合多渠道求职招聘信息（BOSS直聘、猎聘等招聘渠道），说话人在开发实践中暴露诸多工程与业务问题：

1. 组件化开发思路：工作台适合组件化搭建，细粒度拆分组件，支持并行编辑，多部分同时操作互相影响很小；但当前不确定组件架构设计是否足够优秀，需要定期用最佳技术架构评审工程质量，同时要校验自动化测试严谨性，做好工程数据报表监测。

2. 业务层面现存问题

◦ 多招聘渠道数据接入后，岗位实体看板展示效果不佳，组件复用做得差，不同视图之间功能会丢失，新建视图无法继承已有功能（例如打招呼功能）。

◦ 业务设想：每个岗位分配唯一ID，绑定固定固有功能与业务状态；岗位的“可打招呼”状态，基于BOSS、猎聘等业务渠道做定义；岗位进入看板会经过筛选，但仍会混入不合适岗位。

3. 岗位沟通与复盘分析流程：岗位初次打招呼沟通后，面试官给出是否跟进的反馈；如果拒绝，需要做归因复盘，区分拒绝原因：硬性条件不达标、面试官主观想法、公司特殊要求、业务能力差距，还可以细分行业经验缺口等，用来做后续求职参考。

三、招聘求职底层逻辑与个人求职思路

1. 求职本质是双向信息匹配：企业招人是希望候选人的能力可以解决业务问题；求职者找工作，双方需要互相清晰表达自身诉求、能力、期望，高匹配度能够降低入职之后的工作摩擦，重点不是简历包装，而是信息对齐。

2. 引入福格行为模型分析求职行为：求职这件事成立三要素：动机、执行门槛、触发时机。动机来自获取薪资、项目机会等收益；门槛是求职需要付出的时间精力。

3. 个人求职核心竞争力思考：自己深度使用各类AI的实操经验，是很重要的竞争优势，但目前没有在简历上体现；目标企业也正需要善用AI、会操控AI解决问题的人才。比起简历套话，更适合直白描述AI使用经历、使用深度、落地成果；同时指出，AI时代，用简短文字清晰表达观点，是很考验人的能力。

四、AI订阅付费、成本与风险

1. 成本消耗情况：高价顶级AI订阅，日均使用成本三十多元；循环跑多个工程会大幅消耗token，空转也会带来损耗；单日最高消耗接近40%额度；单任务问答消耗低，批量循环任务消耗高。

2. 订阅决策：纠结是否继续续费，计划看实际刚需程度，非必要可以暂停。

3. 购买风险提示：不建议支付宝渠道充值，有法律相关风险；大额充值容易被风控，考虑美区官网礼品卡或者第三方工具。

五、后续AI使用规划

未来工作之后，个人私人任务建议提前整理出明确任务清单list，交给AI逐项执行；现有go‑look脚本效果差，指令拆分不够细致，不如直接给清单的模式稳定。同时还有首页设计的AI输出结果还未查看，多任务多上下文同时管理负担较重。
查看音频文稿

1. 关于AI使用及工作招聘的思考（新录音 84.m4a）