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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…

这里展示原始 capture 的摘要、正文摘录和当前派生出的事项。

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TypeText
Archived2026-06-16 16:00:03
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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

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…

01

关键洞见

  • 优先投递运动健康感兴趣行业
  • ◦ DeepSeek:便宜,单次仅0.5–0.6元,缺点是经常缺失关键字段
  • 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
  • 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
  • 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
02

优先级分层

  • 高:优先投递运动健康感兴趣行业
  • 高:◦ 明日测试二者中转搭配调…
  • 高:◦ DeepSeek:便宜,单次仅0.5–0.6元,缺点是经常缺失关键字段
  • 中:计划新增设计与前端求职方向
·

涉及实体

Codex羽毛球自动化任务与模型调度

待办动作

  1. 测试二者中转搭配调用的方案
  2. 同步维护闲置自有站点
  3. 优先投递运动健康感兴趣行业
  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. 今天测试用DeepSeek处理岗位信息
与历史呼应

优先投递运动健康感兴趣行业

完整记录 · 正文与结构化数据
Summary

Summary Preview

先看一眼这条 capture 大概在说什么。

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…

Body

Body Excerpt

这里直接展示归档后的正文摘录,方便核对提炼是否失真。

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。
Derived Items

从这条 capture 派生出来的事项

点任意 item 可以继续看 gate / writeback / patch 的处理结果。