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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…
多 lane / 多 item 线程的当前处理状态、lane policy 和 source capture。
Thread Summary
这组线程为什么值得单独看
多 lane capture 往往是 handoff 出问题的地方，所以这里把 lane 级别判断单独展开。
Source Preview
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…
Lane View
每个 lane 现在怎么判
这些内容直接来自 lane-split preview；点 item 可继续往下看单项 detail。
openclaw-ops
1 items
Items
线程内所有 active item
这里列的是结构化 JSON 里的 active item，而不是人工再总结一遍。