聊天记录归档复盘 · 2026.03–07
2026.07.25 成文的快照式复盘；词云词可点回站内证据。
Minutes Archive Review
聊天记录归档复盘
openclaw / minutes · 2026年3月10日 — 7月24日 · 共 141 个日期目录、204 条归档记录
01整体概览
这是一个飞书群消息归档库，几乎全部来自 Lily 的分享与语音复盘，机器自动落盘为 meta / content / summary 三件套
204条
归档记录总数
141天
覆盖日期目录
131条
飞书语音/文字复盘
41条
小红书笔记分享
来源构成
按月分布
3 月
44
4 月
47
5 月
41
6 月
27
7 月
35
节奏稳定，月均 40 条上下；6 月略有回落，7 月复盘密度回升（多篇万字级骑行/口述复盘出现在 7 月中下旬）。
02讨论内容组成
按主题关键词对 194 条有效记录归类（一条记录可属多个主题），本质上是一份「AI 原生个人工作流」的长期日志
五条主线相互交织：以「自媒体内容」为产出面、「AI 工具与自动化」为生产资料、「求职」为现实主线、「变现 / 微 SaaS」为长期出口，再以高频「生活复盘」串联心态与节奏（骑行、羽毛球、游泳、舞蹈、睡眠反复出现）。
03词云 · 高频 Tag
基于全部 content 文本分词与关键词统计，字号映射出现频次（右下角为量级图例）
AI身体岗位飞书产品
数据内容前端模型舞蹈
工具流量简历运动视频
骑行音乐投递求职公众号
Codex变现自动化自媒体口语
小红书短剧面试复盘账号
焦虑设计Skill提示词粉丝
找工作工作流本地赚钱作品集
开源Agent招聘Claude羽毛球
心态英语WorkBuddy猎聘BOSS直聘海投
AI ≈1177 次 · 内容 ≈1169 · 岗位 410 · 产品 331 · 模型 329 · 简历 238 · 求职 212 · Codex 204 · 自动化 198 · 投递 135 · 海投 10
04专题 · 「自动化找工作」
有明确且贯穿数月的记录 —— 从全自动爬取，到人机分工，再到求职 Agent 与产品化构想，完整走了一轮认知迭代
05.29
初次复盘：全自动效果不佳
- 「这几个月都在尝试用自动化的方式帮我找工作，并不是都有很好的效果，甚至不如自己筛选意向岗位、再让 AI 分析来得快捷。」
- 设想让 Codex 稳定后「每小时跑一个岗位、一天跑十几个」，但新渠道接入数周未搞定。
06.05
体系化：看板 + 分层投递策略
- 放弃自研「自动化循环系统」，判定耗时低效，聚焦求职主线。
- 搭建求职数据看板（多维工作台 + 简历模块），补岗位侧评估维度：职责、必备知识点、能力 Gap、综合成功率。
- 爬虫方案迭代：Playwright → Browser Use → 本地浏览器 + AI 插件。
- 分层策略：普通岗手动投；批量岗由 AI 工具自动化投递（晚间定时启动、按规则与提示词筛选）；优质大厂岗一对一精投、不海投。硬指标：每日筛 5 个最优岗位。
「AI 自动化投递已成趋势……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；AI 海投泛滥下，内推的信任价值持续凸显。」
06.16
落地与止损：停用定时爬取
- 「简历自动化完善系统」阶段性落地：每个招聘渠道按规则筛 5 份适配岗位。
- 成本对账：同等 15–20 条岗位信息，DeepSeek 约 0.5–0.6 元 / Codex 约 3 元（贵六倍）；定时自动爬取单次 1–2 美元且时效差。
- 决策：停用自动爬取，改「手动采集 + AI 整理」；渠道结论：BOSS直聘五分钟出合适岗位，猎聘 / 前程无忧筛选繁琐是最大痛点。
06.24
工具双线：求职资料管理 MVP
- 并行开发两套 MVP：Agent 管理系统 + 求职资料管理系统（本地模型上下文效果不佳，Claude 更好但额度有限）。
- 心态修正：AI 建议大量投递，但选择按自己节奏，不被求职焦虑裹挟。
07.20
重启抓取：分渠道方案
- 计划用 AI 自动抓取猎聘、BOSS直聘岗位数据：猎聘自动化可稳定获取；BOSS直聘需真实浏览器访问才能实现抓取。
- 同期反思投递心态：不愿盲目海投，部分目标岗位缺适配简历素材。
07.24
终局构想：自动化求职 Agent + iSaaS
- 改造方案：利用 Codex 内置浏览器能力搭建自动化求职 Agent —— 自动抓取岗位、匹配简历、筛选、沟通回复，本人只负责最终决策。
- 商业化延伸：将这套流程封装为独立 iSaaS 工具对外售卖，帮其他求职者省时间；与公众号运营、音乐工作流并列为三类微 SaaS 产品构想之一。
- 定位判断：自身长期 AI 原生工作模式，「全套 AI 自动化项目是核心求职竞争力」，求职方向优先 AI 原生岗位。
关键记录 202605292026060520260616202606242026072020260724
05复盘结论
① 这不是普通聊天记录，而是一份长达五个月的「AI 原生个人操作系统」日志。内容组成高度稳定：自媒体产出、AI 工具实践、求职、变现构想、生活复盘五线并行，且彼此互为素材。
② 「自动化找工作」有清晰的三段式演进：全自动幻想（3–5 月，效果不佳）→ 人机分工（6 月，手动采集 + AI 整理 + 分层投递，成本敏感）→ 求职 Agent 与产品化（7 月，Codex 浏览器方案 + iSaaS 售卖构想）。核心教训被反复验证：全自动时效差、成本高，人筛 + AI 析才是当前最优解。
③ 可复用的资产已经沉淀：求职数据看板、简历自动化完善系统、分渠道抓取经验（猎聘可自动化 / BOSS 需真实浏览器）、模型成本对账（DeepSeek vs Codex 六倍差价）——正是 7.24 构想的求职 Agent 产品的全部原料。