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产品案例

已实现 · 真实平台待验证

AI JobPilot

先理解岗位和风险,再由用户决定是否投递。

在用户确认后,协助完成岗位发现、匹配分析与投递准备。

AI JobPilot交互演示 · 示例数据

正在加载可操作前端…

01 · Positioning

产品如何接住这项工作

AI JobPilot 把岗位发现、适配分析、文案编辑和发送前确认放进同一条工作流。

用户能先看到理由和风险,再决定是否继续,不把自动化等同于替用户做决定。

02 · Context

问题与使用场景

为什么需要它

岗位分散在不同平台,匹配判断、招呼语和投递记录也经常彼此脱节。

为谁而做

希望集中管理岗位发现、匹配分析、沟通文案与投递记录的求职者。

03 · Core flow

核心流程

四个关键画面对应从进入产品、处理工作到确认结果的完整路径。

  1. 01

    投递工作台

    把待确认、已投递和需要补充的信息放在一个清楚的队列里。

  2. 02

    岗位扫描

    从平台收集岗位并记录来源,不把发现岗位等同于适合投递。

  3. 03

    匹配分析

    并列展示匹配依据、能力缺口和需要人工判断的风险。

  4. 04

    投递确认

    编辑招呼语和附件,在真正发送前完成最后一次人工核对。

04 · Product views

四个画面,看清产品如何工作

四张画面全部展开为瀑布流卡片;点击任意画面可以放大,并使用左右方向键继续浏览。

05 · Decisions

三个关键产品判断

  1. 01

    确认不是最后一个弹窗

    扫描、分析、招呼语和投递分别保留确认点,让用户能在信息仍可修改时介入。

  2. 02

    匹配必须可解释

    分数之外展示技能对应、缺口与风险,避免把模型判断伪装成客观结论。

  3. 03

    平台能力彼此隔离

    每个平台独立描述支持范围与真实验证状态,不用一个平台的结果替代另一个。

06 · Current state

做到哪里,边界在哪里

本地工作台与确认机制已实现;真实平台兼容性仍需逐项验收。

已经带来的改变

用户能先看到理由和风险,再决定是否继续,不把自动化等同于替用户做决定。

源码与实现

源码入口已列在案例开头;公开画面仍只使用模拟或脱敏数据。

本站展示边界

这里只展示脱敏界面与产品逻辑,不连接来源数据库,也不会执行真实发布、投递、发送或付费操作。

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