求职追踪 AI 助手

27届秋招

求职追踪
AI 助手

从投递到 Offer 的全生命周期管理

求职追踪 OCR 截图识别 AI 决策 Offer 对比面试复盘

6+

核心功能模块

6

AI 能力

14

状态机节点

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CHAPTER 01

秋招海投，为什么这么累？

一个秋招季的真实场景：每晚被几十条消息淹没，手动整理到崩溃

📉

信息散乱

公司名在微信、岗位在邮箱、截止日期在飞书表格、面试感受在脑子里——
4 个地方找 1 条记录

⏱️

手动录入耗时长

每晚整理 20 条记录 × 2 分钟 = 40 分钟，海投一个月 = 20+ 小时浪费在录入

❓

决策缺依据

3 家面试撞车要不要去？这个岗位匹配度多少？
全凭直觉，没有数据支撑

🧹

数据脏乱

"字节跳动"和"ByteDance"是同一家，Excel 全合并错了；
数据质量不可控

📊

复盘无沉淀

面试完 3 个月后回想"字节那次答得怎样"——
毫无记录，下次又踩同样的坑

🔒

数据不安全

用 Excel 存 = 公司 IT 能看到你投了哪些竞对；
用 Notion = 数据被别人公司垄断

💡

我的方案

一个工具覆盖录入 → 决策 → 准备 → 复盘 → Offer 对比全流程。所有数据用户私有，AI 能力 Serverless 部署，0 成本个人使用。

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CHAPTER 02

技术架构

前端零构建 · 后端 Serverless · AI 中转保护 Key

前端 · 单文件 HTML

零构建

一个 index.html 走天下 · Tailwind CDN + Chart.js 本地副本
手机电脑直接打开，云端数据存储

后端 · Supabase

全栈 BaaS

Postgres + Auth + Storage + Edge Functions · 4 张表 + 10 个 RLS 策略 · 数据隔离用户私有

AI · Edge Functions 中转

7 个端点

通义千问 Qwen-VL-Plus + Qwen-Turbo · 所有 Key 藏在服务端，前端不接触

部署 · Cloudflare Pages

永久链接

GitHub push 自动部署 · 永久公网 URL · HTTPS 全球 CDN

DATA FLOW

[1] 用户操作 — 点 + 录入
     ↓ HTML form submit
[2] JS 调用 — sb.from('jobs').insert()
     ↓ HTTPS / JWT
[3] Supabase Auth — 校验 anon key
     ↓ RLS Check
[4] Postgres — 通过 → INSERT
     ↓ 手动刷新
[5] 用户可手动刷新 — 拉取最新数据
[OCR/AI 流程]
[A] 用户传图 → Storage
     ↓ HTTPS
[B] Edge Function — 读图
     ↓ 带 DASHSCOPE_API_KEY
[C] 通义千问 API — 视觉理解
     ↓ JSON 返回
[D] 前端回填表单 — 用户确认 → 入库

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求职追踪 AI 助手

CHAPTER 03 · AI 能力 ①

OCR 截图识别

截图识别 · Ctrl+V 直接粘贴 · 单/批量自动拆分多条

🎯 痛点解决

看到好岗位 → Win+Shift+S 截图 → Ctrl+V 粘贴 → 3 秒自动填好表单

3 种录入方式

📁 点击文件选择对话框

🖱️ 拖拽文件拖到上传区

⌨️ Ctrl+V截屏后直接粘贴

🧠 AI 提取的字段

公司岗位状态截止学历性质行业薪资地点链接

OCR 工作流程

① 用户截图 (Win+Shift+S / Snipaste)
   ↓
② 上传 / 拖拽 / Ctrl+V 粘贴
   ↓ Qwen-VL 视觉理解
③ AI 识别结果回填表单
   ↓
④ 用户确认 → 入库

真实效果：从飞书表格一次性截图 20 条公司 → edublog_识星智能识别为 22 条结构化记录，3 秒钟入库

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CHAPTER 04 · AI 能力 ② ③

AI 决策辅助

5 维度匹配度评分 · 10 道结构化面试题

⭐ 简历匹配度评分

🎯 面试题生成器

匹配度评分 Prompt 设计

          你是资深 HR，请根据以下简历和 JD，从 5 维度评估：

          ① 技术栈匹配 (30%) · ② 项目经历 (25%) · ③ 学历背景 (15%)

          ④ 行业经验 (15%) · ⑤ 加分项 (15%)

          输出: { score: 0-100, strengths: [], weaknesses: [], recommendations: [] }

面试题生成策略

技术题 40% · 4 题（八股 + 算法 + 系统设计）
项目题 30% · 3 题（深挖简历项目）
行为面 30% · 3 题（STAR 提问）

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CHAPTER 05 · AI 能力 ④

面试复盘 · 飞书链接

贴上飞书文档链接 · AI 自动抓取 · 给下次面试建议

📋 设计思路

复盘写在飞书 → 工具里粘贴链接 → AI 读全文 → 给出下次建议。
做到"一处写，复用全平台"。

🔧 技术实现

            Step 1: fetch(feishuUrl)

            Step 2: HTML 提取正文

            Step 3: 截断 8K chars (LLM 上下文)

            Step 4: Qwen LLM 分析

            Step 5: Edge Function 返回建议

优势

不用在我的工具再编辑一遍文本
飞书写起来舒服，习惯不变
AI 可以串联多场面试复盘
Edge Function 中转，前端不接触 Key

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CHAPTER 06 · AI 能力 ⑤

智能去重合并

"字节跳动"="ByteDance"="字节" · 自动识别 + 字段补全

🤔 业务背景

同一公司在飞书表格有 5 种写法：字节跳动 / ByteDance / 字节 / 北京字节 / 字节系
导致数据混乱，统计失真

🔧 解决流程

            1. 录入新公司

            2. 调 dedup-company Edge Fn

            3. Qwen 判断：已有 字节跳动 ？

            4. 弹窗：[🔀 智能合并] / [➕ 新建]

            5. 智能合并：保留旧值，补全空白字段

业务价值
解决了 Excel 永远解决不了的"脏数据"问题

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CHAPTER 07 · Offer 管理

Offer 录入 + 多 Offer 对比

薪资 · 几薪 · 年终 · 股票 · 福利 · 横向对比，最高值高亮

600k

腾讯 · 总年包（自动高亮）

450k

经纬恒润 · 总年包

5 / 3

月 · 年终奖对比

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CHAPTER 08 · 业务洞察

求职全生命周期管理

不是工具集合 · 是真正的"求职管理"

1. 发现岗位

→

2. 进行投递

→

3. 邀约面试

→

4. 面试进行中

→

5. 口头OC

→

6. 书面Offer

🎯 14 状态机完整覆盖

想投→ 已投递→ 一面→ 二面→ 三面→ 四面→ 五面→ HR面→ 终面→ 口头OC→ 已录用→ 已拒已撤回

📝 复盘闭环

每面后写复盘，关联到对应岗位记录，可随时查看历史

🎯 决策辅助

Offer 录入时填好薪资/几薪/福利，多 Offer 通过对比表横向查看，最高值高亮

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CHAPTER 09 · 数据洞察

投递进度看板

KPI 卡片 · 状态饼图 · 行业柱状图 · 数据驱动决策

17

总投递

0

本周截止

0

面试中

0

Offer / OC

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CHAPTER 10

部署 & 安全

公网永久链接 · GitHub 自动部署 · 6 重安全防护

🚀 部署流程

          → 手动连 GitHub 仓库（一次性配置）

          $ npx wrangler pages deploy

          → 部署完成：

          ✅ https://job-tracker-cym.pages.dev/

公网永久链接自动 HTTPS 全球 CDN

🔒 安全设计 6 重防护

① RLS 行级安全
5 张表 × 4 动作 = 13 策略
② 双登录鉴权
邮箱魔法链接 + GitHub OAuth
③ AI Key 中转
Edge Function 中转，前端不接触
④ anon key 公私分明
只暴露 anon，service_role 服务端
⑤ Storage 隔离
截图按 {user_id}/ 路径
⑥ HTTP 自动跳转 HTTPS
Cloudflare 全程加密

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CHAPTER 11 · ROADMAP

未来规划

持续迭代 · 做真正"面向秋招的 AI 产品"

📍 现在

已实现

邮件 + GitHub 登录
OCR 截图识别（单/批量）
14 状态机 + 4 维筛选
AI 面试题 / 匹配度
飞书复盘链接
Offer 录入 + 对比
智能去重合并
数据看板 + Excel 导出
Cloudflare 永久部署

📍 下一步

面试场景深化

求职历程时间轴（可视化）
录音上传 → AI 转写 + 复盘
压力面 / HR 面专门题库
面试官风格画像

📍 长期

生态化

飞书机器人每日推送
个人求职主页（公开页）
公共方案探索商业化
压力面 / HR 面专门题库

谢谢观看

📧 欢迎交流 AI 产品 / 秋招话题

job-tracker-cym.pages.dev · github.com/pengyian2025app-bot/job-tracker

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