用 TRAE SOLO 搭建了一个智能岗位推送系统，不仅覆盖大厂，还包含国企、外企、B轮高速增长公司等多元机会。系统根据用户设置的关键词和匹配度进行定向推送，帮助职场人在信息洪流中快人一步，不错过任何高价值机会。
背景
我是一名关注职场机会的从业者。在与身边朋友的交流中发现，很多人都有这样的困扰：
- 信息过载 ：招聘网站太多，岗位太多，每天刷不完
- 信息滞后 ：等看到心仪岗位，可能已经投递了上百份简历
- 渠道分散 ：国企、外企、初创公司的招聘渠道完全不同
- 缺乏个性化 ：现有平台无法根据我的特定偏好精准推送
市面上的招聘平台大多是"被动等待搜索"，而职场人真正需要的是**“主动精准推送”**。于是我决定用 SOLO 搭建一套智能岗位推送系统，帮助职场人在职场里快人一步。
实践过程
1. 任务拆解
用 SOLO 帮我梳理了整个系统的架构：
数据采集层 → 数据标准化 → 智能匹配引擎 → 多渠道推送
↓ ↓ ↓ ↓
50+公司 统一格式 关键词+匹配度 飞书/微信/邮件
2. 使用 SOLO 的能力
- 架构设计 ：用 SOLO 梳理系统分层，从采集到推送的完整链路
- 代码生成 ：快速生成各公司采集脚本和数据库模块
- 匹配算法 ：SOLO 帮我编写关键词匹配和岗位评分逻辑
- 消息推送 ：生成飞书/微信机器人推送代码
- 调试优化 ：遇到字段不一致、去重等问题，SOLO 快速定位修复
3. 关键实现
多源数据采集层 ：
- 已接入 13 家公司（阿里、百度、字节、美团、京东、华为、腾讯等）
- 计划扩展至国企、外企、B轮公司等 50+ 渠道
- 统一采集架构：每个公司独立脚本，统一入口调用
数据标准化 ：统一字段映射，无论来源如何，入库时转为标准格式
{
‘company’: ‘公司名称’,
‘title’: ‘岗位名称’,
‘location’: ‘工作地点’,
‘category’: ‘岗位类别’,
‘publish_time’: ‘发布时间’,
‘url’: ‘投递链接’,
‘tags’: [‘标签1’, ‘标签2’],
}
智能匹配引擎 （核心）：
-
关键词匹配 ：用户设置关键词（如"大模型"、“量化”、“远程”）
-
匹配度评分 ：根据岗位描述、标签计算匹配分数
-
过滤规则 ：排除不感兴趣的地点、类别等
-
去重机制 ：基于岗位唯一 ID，避免重复推送
多渠道推送 ： -
飞书机器人（已实现）
-
企业微信（待接入）
-
邮件推送（待实现）
4. 踩坑记录
- 字段映射混乱 ：各公司返回的 JSON 结构完全不同，SOLO 帮我生成了配置化的映射方案
- 去重逻辑 ：不同公司可能发布相似岗位，需要基于 content hash 智能去重
- 推送频率控制 ：避免同一用户短时间内收到大量消息，添加了聚合推送逻辑
- 定时任务 ：结合 cron 实现每日定时采集和推送
成果展示
当前完成 ：
-
13 家大公司采集脚本（均可正常运行） -
统一数据库和去重模块
-
统一控制台，支持选择采集公司
-
基础匹配引擎框架
实际数据 ： -
阿里巴巴：454 条岗位
-
百度：2209 条岗位
-
字节跳动：3000+ 条岗位
-
… 持续扩展中
系统架构 ：
job_scraper_console.py ← 统一控制台
├── ali.py ← 阿里巴巴采集
├── baidu.py ← 百度采集
├── bytedance.py ← 字节采集
├── …
└── db_utils.py ← 数据库+去重matcher.py ← 匹配引擎（开发中）
notifier.py ← 推送模块（开发中）
效果与总结
提效数据 ：
- 原本：手动翻 13 个网站，逐个搜索记录，预计 4-5 小时/周
- 现在：自动采集 + 智能匹配 + 一键推送，10 分钟完成
- 提效：约 95% 以上
SOLO 在流程中的价值 ：
- 加速原型开发 ：从想法到可运行系统，大幅缩短周期
- 规范代码结构 ：自动生成的代码清晰易维护
- 快速迭代 ：遇到问题直接描述，SOLO 给出解决方案
- 架构思考 ：帮助梳理了从采集到推送的完整链路
可复用方法 ：
- 分层架构：采集层、数据层、匹配层、推送层独立开发
- 配置化设计：新增公司只需添加配置，无需改核心逻辑
- 模块化扩展：每个功能独立，方便后续迭代
可拓展性与未来展望
产品愿景 ：
打造**“职场机会发现平台”**，让每个职场人都能：
精准获取与自己匹配的岗位机会
比竞争对手更快发现高价值岗位
多渠道接收，不错过任何推送
数据分析：哪些公司招人多、薪资趋势如何
下一步计划 ：
-
扩展数据源 ：
- 国企：国家电网、中石油、中石化等
- 外企：微软、谷歌、亚马逊等
- B轮公司：从 IT 桔子、企名片等获取高速增长公司列表
-
智能匹配升级 ：
- 基于 AI 的岗位描述理解（不仅仅是关键词）
- 用户画像：根据历史投递记录学习偏好
- 薪资预测：基于岗位信息预估薪资范围
-
推送渠道扩展 ：
- 飞书/企业微信/钉钉
- 微信公众号/小程序
- 邮件日报/周报
- 短信推送（紧急高匹配度岗位）
-
用户系统 ：
- 用户注册和偏好设置
- 订阅管理：关键词、地点、公司类型
- 推送历史：查看已推送和已投递的岗位
-
数据分析 ：
- 岗位趋势：哪些岗位需求量大
- 薪资分析：不同公司、地点的薪资对比
- 竞争分析：岗位投递竞争度
招募共创伙伴 ：
如果你对以下方向感兴趣，欢迎一起讨论和共创：
AI 匹配算法（NLP 岗位理解、用户画像学习）
推送渠道开发（微信、邮件、小程序）- 数据可视化（岗位趋势、薪资分析）
数据采集扩展（国企、外企、初创公司）
产品设计和用户增长
欢迎在评论区交流，或者私信我一起合作！我们正在构建一个能让职场人真正受益的工具，期待志同道合的朋友加入。
使用感受 ：SOLO 真正做到了"对话即落地"。从最初的一个想法，到完整的系统架构，再到可运行的代码，全程通过自然对话推进。它不仅帮我生成了代码，更帮助我理清了产品逻辑和迭代方向。对于想做产品但技术背景不强的朋友来说，SOLO 是一个强大的加速器。
