来源分散
相同岗位可能出现在多个公开平台，页面口径和更新状态并不一致。
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14条公开来源历史样本｜首版案例页
AI就业情报与岗位决策系统
面对分散、重复、难比较的岗位信息，帮助求职者更快判断哪些岗位真正值得优先关注与投递。
将公开来源岗位统一结构化，完成筛选、去重、匹配解释与人工复核；系统提供判断依据，是否投递最终由求职者决定。
01业务验证路径
将公开来源岗位统一结构化，完成筛选、去重、匹配解释与人工复核；系统提供判断依据，是否投递最终由求职者决定。
01｜OVERVIEW
项目概览
减少重复搜索、逐条看JD和反复比较的成本，把公开岗位线索转化为可核验、可解释、可人工复核的行动判断。
核心成果
将公开来源岗位统一结构化，完成筛选、去重、匹配解释与人工复核；系统提供判断依据，是否投递最终由求职者决定。
历史快照日期：2026-06-24- 业务问题
- AI岗位变化快，需要建立岗位分析与匹配体系。
- 我的角色
- 设计筛选标准、匹配逻辑与行业规则，完成职业判断和结果分析。
- AI参与
- AI辅助整理、分类、匹配与趋势分析；人工定义标准并做最终决策。
- 最终输出
- 岗位决策支持系统。
02｜PROBLEM
业务问题
招聘信息不是越多越好，关键是知道哪些可信、哪些重复、哪些值得行动。
信息难比较
岗位名称相似，但职责、经验、学历和技术门槛可能完全不同。
分数不等于决策
单一匹配分不能替代来源核验、硬性门槛、经验迁移和人工判断。
03｜SOLUTION
方案设计
案例以业务决策链为主线，不把自动采集或技术栈作为展示重点。
- 01发现与留存
记录公开来源和页面文本。
- 02核验与标准化
核对字段、标记来源等级。
- 03结构化与去重
合并同一岗位的跨平台记录。
- 04匹配与解释
同时输出优势、缺口和门槛。
- 05人工决策
由人确认是否进入下一步行动。
DEMO · 约40秒
岗位这么多，哪些才真正值得投？
看系统如何整理、筛选并解释匹配结果，帮助求职者更快判断哪些岗位值得优先投。
04｜SOURCE
数据来源与核验
核验的是历史来源记录、页面文本、字段一致性和匹配分析，不是对岗位当前招聘状态作保证。
展开查看来源核验方法与公开范围
来源记录
保留来源平台、页面文本和快照日期，用于回看岗位当时的公开信息。
字段一致性
核对岗位名称、地点、经验、学历与职责摘要，避免不同页面口径直接混用。
来源等级
按可追溯程度标记来源等级；较低等级记录不会被包装成企业官方确认信息。
05｜STRUCTURE
结构化与去重
公开字段结构示意图只说明处理逻辑，不冒充原数据库最终状态。
展开查看详细字段结构与去重说明
来源
- 来源平台
- 快照日期
- 来源等级
岗位
- 匿名岗位方向
- 地点
- 经验与学历
判断
- 硬性门槛
- 匹配优势
- 主要缺口
- 推荐等级
本批样本中的去重结果
15条来源记录 → 14个唯一岗位其中1组为同一岗位的跨平台记录。系统保留来源差异，但在岗位样本层合并为一个判断对象。
06｜MATCH
匹配解释
高匹配和低匹配都需要说明理由；不建议投递同样是有效的决策输出。
展开查看高匹配与低匹配样例
样例 A｜高匹配
历史样本｜推荐等级 S医疗软件实施类岗位
匹配依据
- 医疗、医美与SaaS业务理解可以迁移
- 运营与项目推进经验可用于业务实施和客户沟通
主要缺口
- 公开快照中的职责细节仍需在行动前二次核验
- 需要用作品集补充AI应用落地与医疗SaaS案例
建议二次核验岗位状态与职责后投递。
样例 B｜低匹配
历史样本｜推荐等级 DAI算法工程师类岗位
匹配依据
- 可作为反向样本，检验系统能否识别硬性不匹配
主要缺口
- 岗位偏算法与技术研发，要求相应技术背景
- 个人定位与经历不以算法研发为主
暂不建议投递，并保留不建议行动的具体原因。
07｜DECISION
决策输出
推荐等级用于安排人工复核和行动优先级，而不是把历史分析包装成录用概率。
系统的目标不是收集更多岗位，而是帮助求职者更快判断哪些岗位值得优先投入时间。
输入来源记录＋岗位字段
解释优势＋缺口＋硬性门槛
输出推荐等级＋行动建议
确认人工决定是否行动
08｜SUMMARY
14条样本运行摘要
以下汇总仅依据截至2026-06-24保存的14个唯一岗位历史样本。
- 来源记录
- 15条
- 唯一岗位
- 14个
- 重复合并
- 1组
- 匹配分析
- 14条
保留跨平台来源记录
完成合并与核验
同一岗位的跨平台记录
逐条形成解释与建议
展开查看推荐等级分布与口径说明
S2优先复核后行动
A1较高匹配
B2可少量尝试
C1暂不作为主投
D8不建议投递
推荐等级是历史样本分析输出，不代表推荐准确率；历史快照也不代表岗位当前仍在招聘。
09｜FEATURED DECISION
匿名代表岗位判断
该岗位与14条历史样本分开呈现，避免将后续精选案例混入样本统计。
独立精选岗位案例
重庆某生物技术企业｜AI渠道优化运营岗
后续独立精选岗位案例，不属于14条历史样本数据库。来源等级 A推荐等级 S
建议真实投递
- 当前未投递
- 未联系HR
- 未进入面试
- 无拒绝
- 无Offer
能够证明
- 岗位来源经过复核
- 已完成匹配解释
- 系统输出了行动建议
不能证明
- HR认可
- 面试或Offer结果
- 推荐准确率
- 求职转化成果
10｜EVIDENCE
公开证据
每张图片同时说明可以证明与不能单独证明的边界。
证据 01
- 直接证明
- 14个唯一岗位的样本规模、方向分布、推荐等级分布与来源等级分布。
- 不能单独证明
- 岗位当前仍在招聘、重庆市场全量情况或推荐准确率。
展开查看其余2张完整过程证据
证据 02
- 直接证明
- 系统从公开来源、核验标准化、匹配解释到人工决策的业务结构。
- 不能单独证明
- 系统长期稳定运行或所有步骤均完全自动化。
证据 03
- 直接证明
- 自动分析止于推荐与解释，是否行动仍由人工确认。
- 不能单独证明
- 自动投递、每日稳定运行或长期无人值守。
11｜ROLE
我的角色与协作分工
我的核心贡献是业务规则、判断和验收；AI与Codex协助信息整理、解释草稿和代码实现。
我负责
- 岗位核验与决策流程设计
- 业务规则与来源等级定义
- 匹配解释、测试验收与公开边界管理
AI与Codex协助
- 整理公开来源记录与结构化字段
- 辅助生成匹配解释和页面实现
- 协助排查、迭代与一致性检查
系统完成
- 标准化字段与识别跨平台重复
- 按照规则生成匹配维度和推荐等级
- 输出优势、缺口与建议行动
人工确认
- 核对来源和关键字段
- 判断是否接受行动建议
- 决定是否投递并确认真实求职状态
12｜CAPABILITIES
能力映射
案例重点是业务型AI应用与运营落地，而不是底层算法或全栈开发能力展示。
业务分析
把分散招聘信息转化为可核验的业务问题与决策步骤。
数据与运营决策
建立来源等级、字段结构、去重和推荐解释规则。
AI协作落地
让AI承担整理与解释辅助，同时保留人工核验和行动确认。
测试与边界管理
区分历史快照、分析输出和真实求职结果，避免夸大。