Private Capture

Unlock Capture

这个站点包含私人录音与日记内容。输入密码后进入;当前浏览器会自动记住。

密码仅保存在当前浏览器本地。

个人求职规划与思考

页首只保留导读,完整正文和结构化内容继续在下方展开。

Day2026-06-05 Time21:42 SenderLily Topics内容与自媒体 / 工作流与自动化 Entities1 ModeStructure + Text SourceArchive Complete
Report

关键导读

先把有效信息集中到顶部:一句话总览、编号要点、待办与历史呼应。完整正文与结构化数据在下方展开。

一句话总览

说话人分享近期安排,围绕求职展开思考,包括工作诉求看板完善、求职策略探讨及对不同行业岗位的想法。 - **近期安排**:上午刷豆瓣专组吵架,下午处理目标规划相关事务,主要涉及工作和自动化循环事务,发现自动化循环较浪费时间。 - **工作诉求与看板**:工作线尝试多种维度处理事务,创建看板并不断完善,整合个人诉求、优势等信息,目前看板尚未完全应用,还在完善信息获取渠道。 - **求职维度思考**:意识到求职维度单一,缺少岗位能力匹配、知识需求等分析,需完善看板,同时思考看板对求职的实际作用。 - **求职策略**:考虑采用分布策略找工作,给AI设定投递指标,尝试自动化投递流程,认为应增加投递数量提高面试概率。 - **求职行业想法**:认为AI冲击招聘行业,内推模式会更受重视;期望进入AR眼镜行业,若不行电商行业可兜底,考虑尝试拼多多岗位。 个人求职规划谈话内容总结 一、当日日常概况 1. 上午耗费时间在豆瓣群组争论闲聊,未处理正事;下午聚焦求职规划相关落地工作。 2. 原定两大目标:求职找工作、搭建自动化循环系统,经实践后放弃自研自动化循环系统,判定系统搭建耗时低效,优先聚焦求职主线。 二、求职系统&看板搭建工作进展 (一)求职看板迭代优化 1. 从早期本地指令抓取岗位信息、多维度处理数据,逐步搭建求职数据看板,依托Cloud完成新版带侧边栏多维工作台看板,已整合简历模块,贴合个人求职需求。 2. 看板作用:汇总个人优势、自身条件、意向岗位信息,解决求职信息零散杂乱、无法全局查看的痛点;但看板配套信息源、发现层渠道仍在完善中。 3. 岗位信息获取方式迭代:先后试用Playwright、Browser use爬虫方案,现计划测试本地浏览器配置+AI插件抓取岗位信息。 (二)补充完善岗位评估维度(新增短板) 原有看板仅能评估个人求职意向匹配度,缺少岗位侧分析维度,新增待完善评估项: • 岗位职责、所属行业范畴、岗位必备知识点 • 个人能力与岗位的匹配度、能力缺口(Gap) • 短期补缺方案、自有项目/经历优化适配方向 • 基于多维度综合测算求职成功率(区别于单一主观意向) 三、投递策略调整与规划 1. 摒弃等系统100%完善再投递的思路,设定硬性指标:每日筛选最优5个岗位进行投递,不追求系统全量完工再行动。 2. 分层投递方案: ◦ 普通岗位:分渠道手动自主投递; ◦ 批量岗位:依托搭建的AI工具自动化投递; ◦ 优质大厂岗(如拼多多):精细化一对一定制投递,不海投。 3. 自动化投递落地:晚间定时启动AI自动筛选岗位,依托既定规则与提示词交由AI筛选适配岗位,先投递再根据面试反馈迭代校验规则。 投递逻辑依据 当下招聘普遍存在企业用关键词筛选简历、海量AI简历海投挤占名额,单日少量投递很难触达面试官,需提升投递总量提高面试概率;岗位资源池存量充足,无需顾虑批量投递浪费优质岗位。 四、行业看法:AI对招聘行业的影响 1. AI自动化投递已成趋势,企业虽通过风控、频次限制阻拦机器人投递,但依托本地浏览器模拟真人浏览的技术可持续破防,招聘行业未来大概率迎来重构。 2. AI海投泛滥下,内推求职的信任优势持续凸显,价值逐步提升。 五、求职意向与备选行业 1. 首选方向:AR眼镜+AI相关企业,个人早年感兴趣且有相关从业经历,但行业门槛高、少有初级岗,持续观望机会。 2. 兜底备选:电商行业(拼多多等),岗位门槛相对友好、薪资可观,可针对性投递,接受岗位带来的作息取舍。 六、求职心态与整体规划 1. 求职心态从容,无紧急入职压力,预留充足时间打磨求职系统、优化简历与个人项目,不惧怕短期找不到满意工作,可按需放宽求职条件。 2. 项目价值:自研求职自动化系统可写入个人简历,作为真实落地项目经历;过程中持续迭代简历、个人能力认知,即便暂缓入职也实现自我提升。 3. 过往求职习惯:长期依靠自主摸索方式找工作,无求职焦虑,接受求职选择带来的利弊结果。

01

关键洞见

  • 看板作用:汇总个人优势、自身条件、意向岗位信息,解决求职信息零散杂乱、无法全局查看的痛点
  • 近期安排:上午刷豆瓣专组吵架,下午处理目标规划相关事务,主要涉及工作和自动化循环事务,发现自动化循环较浪费时间
  • 整合个人诉求、优势等信息
  • 求职维度思考:意识到求职维度单一,缺少岗位能力匹配、知识需求等分析,需完善看板,同时思考看板...
  • 求职维度思考:意识到求职维度单一,缺少岗位能力匹配、知识需求等分析,需完善看板,同时思考看板对求职的实际作用
02

优先级分层

  • 高:先投递再根据面试反馈迭代校验规则
  • 高:岗位信息获取方式迭代:先后试用Playwright、Browser use爬虫方案
  • 高:近期安排:上午刷豆瓣专组吵架,下午处理目标规划相关事务,主要涉及工作和自动化循环事务,发现自动化循环较浪费时间
  • 中:求职维度思考:意识到求职维度单一,缺少岗位能力匹配、知识需求等分析,需完善看板,同时思考看板对求职的实际作用
  • 中:但看板配套信息源、发现层渠道仍在完善中
  • 中:原有看板仅能评估个人求职意向匹配度,缺少岗位侧分析维度,新增待完善评估项:
  • 中:求职维度思考:意识到求职维度单一,缺少岗位能力匹配、知识需求等分析,需完善看板,同时思考看板...
·

涉及实体

Feishu

待办动作

  1. 先投递再根据面试反馈迭代校验规则
  2. 要不让他改很多地方,我担心这样改下去可能以后就是文件太过于多的话,它可能不一定会
  3. 岗位信息获取方式迭代:先后试用Playwright、Browser use爬虫方案
  4. 近期安排:上午刷豆瓣专组吵架,下午处理目标规划相关事务,主要涉及工作和自动化循环事务,发现自动化循环较浪费时间
  5. 优先聚焦求职主线
与历史呼应

下午聚焦求职规划相关落地工作 岗位信息获取方式迭代:先后试用Playwright、Browser use爬虫方案

完整记录 · 正文与结构化数据
Mind Map

思维导图

这里不再用摘要卡片伪装脑图,而是直接用经典 mindmap 组件来展示结构。点击分支会跳到正文。

点击节点会定位到正文,方便一边看脑图一边回看原文。

Local Relation

这条录音的局部关系图

不用先跳到全局图。这里先把当前 capture 连到的 Topic / Entity / Day,以及共享这些节点的其他记录显出来。

View
Layout
来源
聚焦
Topic Entity Capture Signal Day capture -> topic / entity / signal / day

单击右侧看详情;双击节点开浮层。这里只展示和当前录音直接相关的局部网络。

Body

正文

这里展示的是 archive 里保存的正文全文,方便你后续做复盘、写作、提炼、回听或重新归类。

说话人 1
这几天日常安排的还挺满的。

说话人 1
今天上午,啥也没干。求这个。刷豆瓣专组。吵架来的,也不知道为什么吵架那么会激发我这个。参与的比较激烈的故事或者是什么东西。会比较吸引人吧。

说话人 2
哦。

说话人 1
下午的时候稍微正事吧。虽然我觉得也不能说这个就是正事,我情绪方面就不是正事。这个是属于目标规划中的一项。回归到我们计划的这个方向来。做了一些事情。看了一看。目前正在维护的几个方面,我前,上一周还是上上周,其实那个时候分析,我现在主要目标是两块。那第一块是工作这个方向嘛,另一块是在做一个自动化循环的东西。我这两周实际跑下来,感觉自动化循环东西并不是很好。我发现花时间浪费在这个循环系统。其实有一点浪费时间。就不如让孩子直接去处理完成一些具体的内容,要来得快一些。还是不要去。浪费时间在这个系统层面去处理了。

说话人 2
所以现在的重点主要是放在所以重点就放在了工作,另一条工作那条线上。

说话人 1
那工作这一条线呢?我之前其实陆陆续续的去做了几个维度吧。

说话人 1
他最开始呢,一直在做的就是一个本地的指令,就让它去帮我获取一些内容,然后让它循环处理。后来那个效果不是很好,我就开了几个,多个维度的,然后让他去帮我处理。那处理之后呢,就让他做了一个碳板。那看板的话。就现在目前就是陆续在做的越来越清晰吧,但是因为最开始就没有,主要做的很完善。然后就觉得还是不是太满,还是有点混乱。然后这两天就陆续描述了一下我个人的一些诉求。今天还做了一下,就是昨天提出了一些诉求层面的变化。

说话人 1
然后今天是基于这些变化调整了相关的文件,然后去做一下这个诉求层面文件的一个整合,相当于组件化去处理这一块东西。要不让他改很多地方,我担心这样改下去可能以后就是文件太过于多的话,它可能不一定会。完善改造所有的内容。所以说去设立了,去创建了一个组建化,并且设立了一些规范吧。

说话人 1
哦,这个是工作的这个诉求方面。但是诉求呢,它其实还会有几层,就是诉求来源于什么?来源于我是一个什么样的人,我是一个什么样的,我有哪些优势?那这是昨天相对明确的一层维度,这个是之前一直,其实也多多少少涉猎过,但是都是偶尔想到的一些零星的片段。然后之前一直没有做到很好的整合。

说话人 1
和,那相当于这一次,今天在做的那个新版的看板,是做到了一个非常相对完善的一个版本。那这个版本呢,其实就是让 Cloud 帮我去出了一个,我觉得还不错,还挺好看的一个工作台的一个。带侧边栏的看板。基本上,符合了我对于这个工作台的一个想象和诉求。比之前的那一个版本更加,就是多维。然后也尝试让他帮我把我的简历的那个模块也去整合进来。那相当于它就是一个基于工作维度相对比较完善的一个看法。但是这个看板我目前还没有完全应用起来,因为它会涉及到好几层的内容。这几层的内容也都在各自的去完善相关的渠道,信息源的获取,尤其是发现层,发现层其实我来来回回已经搞了很多次。包括他的。最开始用 Playwright 去获取相关的信息,也尝试过用什么 Browser use 等各个方法吧。

说话人 1
然后昨天在刷那个小红书的时候,也看到有些人的实践。建议使用一些,比如说插件的方式。插件不过我现在还没有完全弄上,因为今天尝试在使用一个,好像什么 GPD。 就是利用自己本地的浏览器的 profile 来去操作的这个模式,就可以有很好的效果。这个名字确实不太记得叫什么,我应该去记一下。那这个是从找工作这个层面来看。但是我现在觉得其实还缺少一个维度,现在只是有我是谁,我拥有什么,我有哪些喜好,我去匹配哪些岗位。然后以及我基于岗位如何优化?还缺少一个。

说话人 1
就比如说我看好某一个岗位,那这个岗位它需要哪些能力的匹配?这个岗位属于什么样的范畴?它需要哪些知识点?这些知识点我是否?我的匹配程度是什么?然后我的 gap 有哪些?我应该如何去我如何去补全这个 Gap 的一个界限?我是否能够在这个一两个月的时间内完善相关的系统?以及我是否有相关的素材或者经历,或者是我本地有哪些项目可以去往相关地方靠,来提升我的成功率这样的一个角度。

说话人 1
这就提到了,其实一个岗位,我之前其实只比较单调的,像我飞书表格里单调的列举了,我认为它对我需求的一个匹配程度。但是我需求的匹配程度不代表成功率,只能代表是我个人的意向程度。那我因为这单一维度是不够的。我记得好像昨天在看那个有一个评估层,他提到了几层需求,几层需求维度这个东西我当时没有记下来。那我觉得这个他他应该有更多的需求维度。那基于这个不同的维度,其实还有更多的展示的方方向,而不只是单纯的我个人的喜好程度。

说话人 1
但是不论如何,我昨天在路上想到的这一点,也算是在今天不到几个小时的时间内,就完善成了一个看板。那现在也属于一个不断优化的状态,毕竟这个状态,这个看板是我以前没有没有的部分。

说话人 1
嗯,同时我觉得这个看板有一个好处吧,就因为现在我觉得这些信息太多了,多到我已经没有办法全面或者是直观地看到这些信息的内容。那它可以帮我去整合后,之后我就可以看到一个更完善的版本。那这些信息的话,每天我就可以作为一个全局的看板,来去呈现我关注的要点。

说话人 2
嗯嗯嗯嗯。

说话人 1
那那个要点的话。

说话人 1
其实我今天也有想过,到底这个是我直接去找岗位,让他平常去做会比较方便?还是我做了这样一个东西会帮我有什么方便?其实他可能本质上也不会帮我展示更多内容。但为什么我就是想让他去展示出来?其实这个,我可能是我个人的一个执念吧。其实如果说从效率角度来看的话。就应该是我自己去找,找到合适的内容,然后去投,然后再去完成这个东西,可能会比较适合。而不是说把时间放在这个上面。如果说这是从我以找到这个事情为目标的话来看,是这样的。

说话人 1
可能我会觉得如果我这样找会不会有点浪费时间,所以我没有找。但实际上这个时间确实是浪费掉了。反而是浪费掉了。这确实是一个很悖论的地方。

说话人 1
那其实我觉得我现在完全可以按照之前有一段时间那个策略去做,而不是按现在这个策略。就现在这个策略,我感觉可能还是有一点浪费时间,因为如果这个目前我不是在做这套系统吗?就有一种系统如果没有准备好,那我是不是永远都不会投递这些岗位?我觉得是有问题的。

说话人 1
或许我可以说去做一个分布,比如说一部分的岗位我可以通过自己的打招呼去联系,或者不是打招呼。看看各个平台去分配这样的一个岗位吧。那另一部分呢?就是让它自动去帮我投币,再一部分呢就是精选。那这个可能是几层不一样的维度。那现在我也会涉及到我这几个岗位都目前的几个模板的筹备程度呢?因为其实模板准备好了之后,那就差不多了。其实也不一定要达到100%再去投递,因为如果达到100%,那我可能完全没有办法了。所以我在想,我应该去给我的 AI 定个指标。如果我今天一定要去投递5个岗位的话,那这5个岗位它应该在它能选择的选择池中,给我选择最合适的5个。我要去完成这个任务。那至于他是否回访和结果啊,这个东西要再看。

说话人 1
那这个过程,在去年的时候啊,前年的时候我在处理的时候都是手动的,比较繁琐。那今年我的目标就是看看能不能尝试自动化这个流程。因为我看网上已经有很多人在处理自动化的这个流程了,那完全我也可以去做到这样的一个流程。只是说可能没办法一蹴而就把它完全完善出来。但是也可以去做一个简单的尝试。

说话人 1
比如说今天晚上回去的时候就可以去看一下。按计划其实7点的时候,他应该会去自动化跑一些岗位出来。那就基于那些岗位和我目前已收集的内容。先不管以前历史跳过的那些信息,跳过的也可以考虑去,在有效的池子里去选择一些合适的。但是不合适的,那就算了。那我这套提示词收集起来之后,可以先让一个比较好一点的 AI 来帮我分析一下,然后去帮我处理。

说话人 1
那按理说这套规范制定好之后,他其实想做成结果,就是一个明确的结果,应该是一个很便捷、很快捷的事情。他不会是说啊,其实是一个前期建设可能稍微有点久,但是一下就可以完成的。甚至说只要我的规则去建立的如此。严谨,他其实一定可以采取到内容的。甚至我认为我在基础的投递成,其实因为这个东西并不是说我投了就会给我结果嘛,那完全可以先去投。然后有结果的话。再去做最后的更多的一个校验。

说话人 1
其实只要没有太大的偏差,我觉得每天这个进程应该要进行下去。当然这也会涉及到一些问题,就比如说网上有人提到那可能会错失或者浪费一些岗位。那我觉得这个东西的话,这就要看这个池子到底是不是会更新了。如果说假定这个岗位是有限值的话,那这个问题确实存在。但是我在想是不是我接触到的岗位或者这些信息。可以在一定程度上远大于我能触及到的,那其实就没有这个问题。那再有就是,如果我真的是要靠手投,而不增加数量海投的话。那很可能面试官或者怎么样都筛选不到我的简历。因为我了解到的情况是。面试官当他放出一个岗位的时候,就会有批量的海投的简历,就是哦,直接投递到他们的邮箱。那他们获取到的之后,他们也是要通过什么 AST 关键词的一个筛选,去获取到相对合适的岗位。而且会被大量 AI 简历的一个岗位去淹没掉。

说话人 1
那在这样的一个情况下,如果我只保持一天投一封的这样的一个数数量的话,那很可能都没办法触达到面试官。所以说我在想,还是要尽可能的去扩增我这个数量,才有可能增加这个面试的概率。其实我觉得我在做这个项目的同时,它也可以作为我一个简历的部分。就比如说我在做这样一套系统来提升我的面试的概率。当然是基于我的一个真实的经验的前提下,而不是说编造的状态。我也在尽量匹配我的个人的一个经历。

说话人 1
其实我觉得在这个操作过程中能看到AI还是在冲击着这个招聘的行业。虽然现在招聘他们在想方设法使用各种途径。来去限制 AI 的这个操作。但是这个趋势是不可逆转的。虽然不管它怎么风控,像我们可以借助这个本地浏览器的这个模拟方式,它最多可以从频次或者哪些数据中识别我们可能是机器人。但是他一定没办法规避越来越像人类的浏览的 AI 来去解决,就是有对策来去解决这些问题。那从这个角度来看的话,认为以后像这种招聘行业也会有一个比较大的重构的可能性。这都是未可知的一个情况吧。这也可以理解为什么,就是那种内推可能会是越来越注重的一个模式,因为那样的话,它天然的那个信任度就会有更大的提升。因为现在这种 AI 的冲击下,这种海投的模式肯定是越来越不行了。

说话人 1
但是没关系啊,我觉得还是可以做一个基础的尝试,因为我个人本身其实对于急于找到工作这个事情并没有那么的紧迫。我还是给了自己一定的时间去做这样的事情。虽然我现在真的是有在把它定成一个目标,但它并不是一个非常紧迫的目标。在我看来,它是一个可以接受时间范围的目标吧。

说话人 1
其实我个人不讨厌这个过程,因为我一直以来就是毕业到现在,其实有很多工作都是用类似的方式去找到的。所以我从来都没有就是恐惧过,一定找不到工作这样子。只能说可能没有办法满足我所有的条件,那我可以适当的去根据优先级去放宽我的条件,我这是可以接受的。只是我认为按照我的这样的一个路径找到的工作,不管怎么样,是我自己的选择。如果有了问题,那只能说有一些维度的信息我可能没有考虑到。但是,这毕竟是我个人的选择嘛,我觉得倒无所谓了。虽然没有很快的去。找到一份工作,但是我觉得至少收获了自己的一个状态。然后我在这个过程中也可以不断去优化我的作品,因为我发现不管你做到一个什么程度,其实你都是有优化空间的。你是不可能做到完美的。

说话人 1
不管是从简历的层面,还是个人经历的层面,你的各方面的认知。比如说像昨天我看到一个还不错的岗位,我发现我很想去到一个 AR 眼镜的这样的一个厂商。其实早在我大学的时候我就非常感兴趣这一块内容,而且我刚毕业的时候正好做的是相关的产业。只是我对相关的技术还是并不是很了解。但如果我有机会能进入到一家 AI 公司。定的行业的话,那我是非常开心和兴奋的。那至于如何进入到这个行业,我觉得对我来说是有相当高的门槛,而且现在也并没有招初级的行业人员。我也在嗯。再看吧,再观望看看有没有可能再进入到类似的这种行业中。如果实在不行的话,我觉得还有电商行业来给我兜底。当然我觉得电商行业现在已经不够赚钱了。毕竟还是跟钱最近的岗位。

说话人 1
应该还不至于太差,虽然可能很难进到大厂,但是我看拼多多的那个岗位。

说话人 1
其实拼多多的那个岗位看着他,说他不要模型的要求。这个也可以考虑去试一试,至少没有经验,而且他们薪资都比较好嘛。只是说他可能会丧失我的生活不过我觉得万事都是有取舍的,可以先投地。像这种大厂,我觉得我就不使用海投的方式,而是使用这个。一对一投递的方式吧。至于是不是找我,这个也不是很急迫。我时间嘛。

Normalized Tags

规范标签与同类归并

把 topic / semantic / source / entity 放到分组标签里,后面做筛选、聚类和同类合并时会更稳。

Normalized Topics
内容与自媒体工作流与自动化AI 工具与 Codex
Normalized Entities
Feishu
Normalized Provenance
Xiaohongshu
Normalized Semantics
岗位方向周中复盘
Normalized Channels
我的录音
Normalized Sources
录音转写feishu_text