大多数人用 AI 求职的方式，错得离谱

打开 ChatGPT，粘贴职位描述，说”帮我改改简历”，复制，粘贴，投递。然后石沉大海。

问题出在哪？单次生成。你让一个 AI 在一次对话里既当写手又当评委，它只会给你一碗温吞水——语法正确、毫无锋芒、ATS 系统扫一眼就被淹没的那种简历。

求职是一个高度主观、多步骤、情绪容易崩溃的过程。绝大多数人投递几十份简历拿不到几个面试，不是能力问题，是整个流程没有工程化。

一个被裁的地球物理学家，把求职做成了流水线

据源帖称（以下数据均未独立核实）：GitHub 上有个叫 ai-job-search 的开源项目，拿到了 2.9 万+ star。作者 Mads Lorentzen 原本是地球物理学家，被裁员后用 Claude Code 搭了一套求职 Agent 框架，投了 69 份申请，拿到 20 个一面，最终成功转行 AI 工程师。

69 投 20 面，接近 30% 的一面转化率。海投简历的平均水平是多少？通常不到 5%。据源帖称，作者本人在 LinkedIn 上公开了这个漏斗数据。

但数字不是重点。重点是他的做法：把求职从”玄学”拆成了一套可被 AI 执行、验证、迭代的标准化工作流。

这套框架真正值钱的设计：双 Agent 互审

据源帖称，该项目的核心机制是 Drafter + Reviewer 双 Agent 架构：

• Drafter（起草者）：读取你的职业档案，针对具体职位生成定制化简历和求职信。
• Reviewer（评审者）：一个全新上下文启动的独立 Agent，不受初稿影响，自己去调研目标公司，然后以第三方视角批判初稿。

这个设计直接命中了单次生成的死穴。第一个 Agent 写完，第二个 Agent 用全新视角挑刺：”这段经历和岗位要求没关系””这个动词太弱””公司最近在裁员，求职信里没回应这一点”。然后打回重写。

据源帖称，整个流程由四个命令驱动：/setup 建立职业档案（支持导入 PDF 简历、LinkedIn 导出、访谈式建档），/scrape 搜索并排序职位（内置丹麦本地平台 Jobindex、Jobnet、Jobbank，可通过命令扩展到任意地区），/apply 一键生成申请材料（含匹配度评估、LaTeX 排版、ATS 关键词验证、PDF 页数检查），/interview 生成面试准备包（公司调研、STAR 案例映射、模拟面试）。

所有数据存在本地，不经过任何 SaaS 平台。

这对搞钱的人意味着什么

两条路。

第一条路：自己用。 如果你正在找工作，尤其是技术岗，别再一份简历投天下了。Fork 这个项目（github.com/MadsLorentzen/ai-job-search），或者照这个思路用 Claude 自己搭一套：档案库 + 职位解析 + 双 Agent 互审 + ATS 验证。哪怕你只实现”Reviewer 批判”这一个环节，简历质量也会碾压 90% 的竞争者。

第二条路：卖服务。 这才是我今天真正想说的。

Step 1：把这套工作流包装成”简历狙击服务”

闲鱼、小红书上搜”简历修改”，一堆人在卖，客单价 30–200 元，全是人工改或者单次 GPT 生成。你手里有双 Agent 互审 + ATS 关键词验证，质量维度完全不在一个层级。

定价策略：基础版 99 元（简历优化 + ATS 关键词报告），进阶版 299 元（简历 + 求职信 + 目标公司调研），旗舰版 599 元（含面试准备包 + 模拟面试问答库）。成本是什么？每次跑一遍 Agent 的 API 费用，几块钱。

Step 2：用”前后对比”做内容获客

小红书发笔记：左边是客户原简历的 ATS 解析结果（关键词覆盖率 31%），右边是你优化后的（覆盖率 87%）。这种可视化对比是简历服务里最强的转化素材。再拍抖音短视频演示”AI 评审官如何把你的简历骂得体无完肤”，冲突感拉满。

金三银四、秋招季是流量高峰，提前一个月铺内容。

Step 3：从简历延伸到求职全托管

单个客户拿到面试后，追加销售面试辅导包。再往上，针对留学生和转行人群做”求职陪跑”，按月收费 1500–3000 元，每周交付：职位筛选清单、定制申请材料、面试复盘。一个人服务 10 个陪跑客户，月收入就是 2 万上下，而 80% 的体力活已经被 Agent 干掉了。

英语好的，直接把服务挂到 Fiverr 和 Upwork，”ATS-optimized resume with AI review”这个品类客单价 50–150 美元，竞争远没有中文市场卷。

更大的启示

这个项目的真正价值不在求职本身，而在它示范了一件事：任何”高度主观、多步骤、结果可验证”的服务业，都能被重构成 Agent 工作流，然后以十倍效率交付。

留学申请文书、标书撰写、移民材料、职称论文格式审查——全是同构的生意。先找到那个”客户愿意付高价、但交付过程极其繁琐”的环节，用 Drafter + Reviewer 的互审结构把它工程化，你就拥有了一个别人用人力堆、你用 API 跑的不对等竞争武器。

今晚就做一件事：挑一个你熟悉的付费服务品类，写下它的完整交付步骤，标出哪几步可以让 AI 起草、哪一步让第二个 AI 批判。那张纸，就是你下一个生意的蓝图。