老婆找工作投了100份简历只收到1个面试，我用AI+RPA把这个数字翻了4倍

一、 项目背景

上个月，我亲手关停了经营两年、曾月入 3 万的抖音夫妻店。关停不是因为不赚钱，而是因为算完账发现，在平台和 MCN 的双重挤压下，我们的利润薄如纸，忙活一个月不如一个普通上班族。

关停意味着现金流中断，更紧迫的问题是：如何帮一直负责出镜的合伙人（也是我的家人 Kiki）快速找到一份新工作，缓解家庭的经济压力？

我大学学计算机却半路去做电商，十年后，命运却让我用代码技术来应对这场生存危机。这个故事，不是一篇技术教程，而是一个关于如何用“AI+RPA”进行“技术自救”，并在这个过程中，意外摸到一条比带货更清晰、更具复利赚钱路径的全记录。

以下是我的路径：1. 生存模式：手动海投简历，耗时耗力，反馈寥寥。2. 效率陷阱：用 RPA 自动化海投，速度上去了，但面试邀请都是“垃圾流量”。3. 精准破局：引入 AI 进行判断，实现“精准自动化”，效率与质量兼得。4. 认知跃迁：从“帮一个人找工作”到“发现一个为企业提效的服务模式”。

二、起点：一天3小时的人工海投

没想到时间是一个轮回，十年时间，我竟然又回到了编程这个行列。但好在有大学的一定积累，导致我现在对于 AI 方面、编程方面，比普通人上手感觉更快，因为我的逻辑是更通的。

遇到一个比较大的问题就是，在投递简历的过程中，非常的有受挫的感觉，一个人频繁的被拒绝，她的心里会很明显的发生变化，从而就不想看这个软件了。

但是找工作的本质还是跟销售的逻辑类似的，需要以数量为基础，找到属于你自己的转化率，如果不想打开这个软件，那么你的基数肯定上不去，那么你转化无从谈起了。

那么就要解决的问题就是如何放大数量。最初定的就是100个。

如果从看一个岗位，并且读完jd，再到打招呼需要2分钟的话，100个投递就需要200分钟，那就是接近3个小时，非常的费时费力，并且你的精力会非常消耗，尤其是对于kiki这种从上一个受挫的状态，让他到了下一个持续受挫的状态，心理的压力是巨大的。

所以我就想到了要用RPA重塑整个工作流。

【阶段思考一：人力杠杆的极限】在这个最原始的阶段，我最大的感触是：

在数字时代，纯靠人力去执行重复、标准的任务，是对时间和技能最大的浪费。每天花 3小时做筛选、点击、发送，时薪可能还不如去送外卖。这让我彻底明白，想突破收入瓶颈，第一件事就是必须把自己从“重复劳动”中解放出来。而自动化，是解放的第一步。

三、邪修入门：用RPA自动化投简历

1. 1. 打招呼的部分
2. 2. 做自我介绍并发送简历的部分

第一阶段：邪修入门 RPA

这个阶段只有纯 RPA，没有办法进行逻辑判断，内部语句也无法调用。

对我来说，起步非常困难，因为我以前从未接触过这些。我反反复复去看 RPA 的相关教程，但感觉非常烦琐，一个个知识点去学，就像我大学学计算机编程时一样。当时我就学不下去，主要是觉得太教条了，一点灵性都没有，细节上的调用我根本理解不了。

看到这里我简直头大的不行，我之前为啥学不好编程，我心里还没有数嘛

我最讨厌看这种理论的东西，对象一对象二，完全没有耐心

这时候就不得不进行邪修了嘛

总共分两个办法，一个是录制，一个是复杂的逻辑就交给claude。

1. 录制

2. 让Claude教我如何构造整体逻辑

过程中遇到一个麻烦：因为我的现金流比较紧张，舍不得买 Claude Pro 会员，所以发图片经常会达到限额。

我学会了一个新方法：

先用豆包识别图片，把上面的文字内容读取下来

再把提取出的文字内容发给 Claude 进行处理，但是也难逃被限制的过程，关小黑屋3个小时是常有的事情。

基本上了逻辑很简单就跑通了mvp。

这两个步骤虽然简单，但做完之后我发现投递得非常“海”，什么乱七八糟的岗位他都能帮我投进去。我本来只想要行政岗，结果他把销售、商务、甚至司机的岗位也放进去了，完全不是我们想要的，导致投递效率非常差。我们每天投出去 100 个简历，一周下来竟然只进行了一场面试。

这样肯定不行，我们得想办法优化。考虑到已经 15 号了，社保反正都要自己交，索性我们就给自己一个月的时间每天去“精投”。哪怕每天就投20个，我们也要找到符合自己要求的内容。

⚠️ 避坑：Boss直聘的风控问题

跑通之后有一个坑必须说一下，不然你照着做可能会翻车。

纯RPA阶段我设置的等待时间是固定的——每投完一个岗位等2秒，再投下一个。结果连跑几轮之后，莫名其妙的早上打开 boss，它就是会出现一直在转圈，整个流程直接卡死。

原因很简单：真实用户的操作节奏是随机的，时快时慢；但RPA的等待时间是固定的，平台的风控系统一眼就能识别出这是机器行为。

解决办法：把固定等待时间改成随机区间。 比如原来是「等待2秒」，改成「随机等待1.5秒到4秒之间」，模拟真人的操作节奏，风控触发的概率会大幅降低。

如果已经被触发了也不用慌，不会封号，过一两天就会自动恢复正常。

【阶段思考二：自动化陷阱】RPA 成功了，但结果却给了我当头一棒。

我意识到一个关键问题：如果决策逻辑（判断什么岗位是“好岗位”）是模糊甚至错误的，那么自动化只会高效地、批量地生产错误。 它只是把我“用手犯错”变成了“用机器犯错”，而且更快。这让我明白，自动化（RPA）解决的是“手”的问题，而真正需要优化的是“脑”的问题——那个判断和决策的环节。这自然引出了

下一个问题：如何让机器学会“思考”和“判断”？

第二阶段：Ai介入精准投简历

以前找工作，我们是被筛选的那个人——HR看你简历，觉得行就约，觉得不行就已读不回。整个过程你是被动的，你不知道这个岗位到底好不好，只能凭感觉猜。

但AI介入之后，局面完全反过来了。

我让AI不只是判断「投不投」，还要给每个岗位打星级评分，从0到5星。判断维度包括：

• • 休息制度（双休5星，大小休3星，单休直接0星跳过）
• • 岗位性质（行政、人事类优先，销售性质直接排除）
• • 薪资合理性（标注薪资和岗位要求是否匹配，有没有「画饼」嫌疑）
• • 公司规模和稳定性（上市公司/知名企业加分，皮包公司特征扣分）
• • 招聘信息的诚意度（JD写得含糊笼统的扣分，要求写得清楚具体的加分）

AI还会返回一句话的理由，比如：「该岗位要求有行政经验，匹配度高，但招聘信息里提到大小休，建议面试时确认」，或者「薪资区间过大（4K-10K），疑似弹性压价，建议谨慎」。

说白了，以前是面试官在给应聘者打分，现在我们作为应聘者，也在用AI给岗位和公司打分。

这种感觉特别爽——你不再是那个海投简历然后傻等消息的人了，你是带着筛选标准、有策略地选择要不要跟这家公司聊的人。

首先，我们第一层是通过 Boss 直聘进行筛选。原本在搜索时设置了地区、薪资、职位和学历，但筛完后发现只出来 15 个岗位符合我们的要求，完全不够。

于是 Claude 建议我放宽限制，把更多的权利交给 AI，让它去自动翻页完成任务。那 15 个结果只是因为他只推荐了第一页，给人一种已经把符合条件的都筛完了的错觉，实际上还有很多没推荐出来。

所以我按照 Claude 的要求放宽了条件，直接复制地址栏。筛选后，所有的条件都已经设置在地址栏 URL 里面了，每次打开这个地址就是筛选好的结果。

接着我们加入了 AI 部分，通过调用 HTTP 去请求我火山引擎的 API。这里我也卡了挺久，主要是因为我完全不知道他说的模型该怎么调用。

最开始跟 Claude 沟通时，他让我把模型名称给他。于是我传的是“豆包 32k Pro”之类的。

报错了七八次，我的人都受不了。

我就说能不能从根源上给我解决，然后他判断了一下，说应该要的是一个 E 的什么值。

于是乎就把 AI 成功地调用上了。

以下是我实际使用的筛选prompt，你可以直接拿去改成你自己的版本：

代码块
Plain Text
复制
你是一个求职顾问。我会发给你一条招聘信息，请你根据以下标准判断这个岗位是否适合投递：

【硬性排除条件】（命中任何一条直接返回SKIP）
- 销售、保险、地推、电话营销类岗位
- 明确写了单休
- 需要长期出差或驻外
- 仓储管理、司机、保安类体力岗

【优先条件】（满足越多评分越高）
- 双休或大小休
- 公司规模200人以上或知名品牌
- 岗位为行政、人事、前台、助理类
- 薪资下限不低于5000
- 工作地点在XXX区域内

排除不符合工资要求的公司

处理出来就会帮我们排除掉这类公司，直接跳过。

代码块
JSON
复制

排除一类公司

比如排除保险公司、人寿公司，这类公司就是工资高高的引流让你做销售。

效果：从海投到精投的数据对比

跑通之后效果立竿见影。做个直接对比——

纯人工阶段：每天3小时，投100个，一周1场面试

纯RPA阶段：每天自动投100个，一周还是只有1场面试（因为不筛选）

AI+RPA阶段：每天自动精投150个到上限，一周3-4场面试，岗位匹配度明显提高

说再多不如直接看效果。下面是整套AI+RPA系统实际运行的录屏——从自动打开Boss直聘、逐条抓取岗位信息、AI实时判断打分、到符合条件的自动发送打招呼话术，单轮大概十几分钟跑完15个岗位。设置好之后挂着循环跑就行，我们通常是晚上吃完饭点一下开始，洗个澡回来150个就投完了，Kiki全程不用盯屏幕。

工具上我的经验是：架构规划和代码逻辑交给Claude，图片识别等打杂活交给国产模型，省钱好用。

四、认知跃迁：从求职工具到业务提效

做完这个项目之后，我意识到自己搭的不只是一个求职工具。

它的底层逻辑是：基于明确的规则，从海量非结构化信息中，自动筛选出符合标准的目标——这个能力换个数据源就能复用。

事实上我已经在复用了。最近三周，我用同样的AI+RPA思路，搭了一套竞品达人监控系统：影刀RPA自动抓取抖音精选联盟的竞品达人数据，Python清洗之后写入飞书多维表格，再通过大模型自动分析生成报表，最后推送到飞书群通知。整套流程从数据采集到报告输出全部自动化，具体的技术拆解我会在下一篇复盘里详细讲。

这让我越来越确信一件事：懂业务的人用AI，才是真正的降维打击。你不需要会写代码、会爬虫，你只要能把业务的痛点拆解得足够细，用大白话喂给大模型，它就能帮你干活。

五、开放链接

我目前的方向越来越清晰：聚焦电商/消费品行业，用AI+RPA帮被数据收集、竞品监控、重复人工困扰的中小团队提效。

如果你也在做抖音电商、达人带货，或者对AI自动化工作流感兴趣，欢迎私信交流。下一篇我会把竞品达人监控系统的完整搭建过程拆出来，包括踩过的坑和现在的效果数据。

补一个后续：目前这套系统帮Kiki筛选了上千个岗位，她从中选择了4家去面试，都是AI评分4星以上的。虽然还没有最终定下来，但跟之前海投阶段「投100个才换来1个不靠谱的面试」相比，现在每一次面试至少都是她自己认可的公司和岗位。找工作这件事，从被动等消息变成了主动挑选，心态完全不一样了。

我是知风，一个正在用AI重建自己工作方式的电商人。