AI探索指南

  1. AI探索指南
    巴黎之行完美收官:机器人首次走进联合国,在巴黎时装周走上 2025 LV 秀舞台,完成首次中国机器人在巴黎“时装秀”,实现科技+文艺+跨国合作。 特别感谢NOETIX松延动力和联合国教科文组织的伙伴们,真是革命友谊。 这次#中国机器人在法国# 背后有不少炸裂故事,我之后慢慢分享:既有人性恶劣行为,表面光鲜亮丽背后的丑陋一面。 更有遇难时贵人相助,让我更加坚信要做正确的事,把事做正确,善恶终有报,永远相信美好的事会发生。 这次我们和机器人走进联合国和巴黎时装周只是开始,之后我们还会继续为中国机器人做…
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  2. 巴黎之行完美收官:机器人首次走进联合国,在巴黎时装周走上 2025 LV 秀舞台,完成首次中国机器人在巴黎“时装秀”,实现科技+文艺+跨国合作

    巴黎之行完美收官:机器人首次走进联合国,在巴黎时装周走上 2025 LV 秀舞台,完成首次中国机器人在巴黎“时装秀”,实现科技+文艺+跨国合作。

    特别感谢NOETIX松延动力和联合国教科文组织的伙伴们,真是革命友谊。

    这次#中国机器人在法国# 背后有不少炸裂故事,我之后慢慢分享:既有人性恶劣行为,表面光鲜亮丽背后的丑陋一面。

    更有遇难时贵人相助,让我更加坚信要做正确的事,把事做正确,善恶终有报,永远相信美好的事会发生。

    这次我们和机器人走进联合国和巴黎时装周只是开始,之后我们还会继续为中国机器人做出一些独特贡献,包括有创意的海外落地场景、海外宣传、融资等等,帮中国机器人在世界越来越好❤️

  3. 你有没有想过为什么有些猎头公司总能第一时间联系到你?

    你有没有想过为什么有些猎头公司总能第一时间联系到你?

    明明你刚换工作,这个职位还没正式发布,他们就已经发来了邮件。

    这背后藏着什么秘密?

    我最近看到一个案例,彻底颠覆了我对招聘行业的理解。

    有人用AI搭建了一套全自动化的招聘情报系统,能够提前几周发现隐藏的职位空缺,自动找到招聘决策人,甚至连外联话术都写好了。

    整个系统只需要三个工具:AirTable、N8N和Clay。

    在深入之前,我们得先理解招聘中介这门生意的底层逻辑。
    招聘中介本质上就是在做信息的搬运工和匹配者,谁能更早获得信息,谁就赢了。

    假设你是一家猎头公司,现在有两种获客方式:
    第一种,等职位发布在LinkedIn或Indeed上,然后和其他几百家猎头一起竞争。这时候信息已经公开了,你的优势很小。

    第二种,在职位还没公开之前,你就知道某家公司有人离职了,马上判断出他们需要招人,然后第一个联系上招聘经理,这时候你几乎是独家垄断了这条信息。

    哪种方式更有竞争力?答案显而易见。

    问题是,怎么做到第二种呢?

    当一个员工从A公司跳槽到B公司,表面上只是一次人员流动,但如果你换个角度看,这里其实隐藏着两个商业机会。

    第一个机会是A公司。这个人走了,他们肯定需要找人填补空缺。
    第二个机会是B公司。他们愿意招这个人,说明他们正处于扩张期,很可能还在招其他岗位。

    这就是信息的二次挖掘,大多数人看到的只是表面的人员变动,但聪明的系统能从这个变动中推导出更深层的商业价值。

    那么问题来了,你怎么知道谁跳槽了?

    这套系统的第一步,是建立一个大型的人才数据库。

    很多招聘公司其实都有自己的ATS系统,也就是applicant tracking system,里面存着成千上万份候选人简历。
    但问题是,这些简历大多是静态的,你不知道这些人现在在哪儿,在做什么。

    这套AI系统做的事情是,每周或者每两周,自动去抓取这些人的LinkedIn资料,检查他们的工作状态有没有变化。如果发现某个人的职位、公司信息更新了,系统就会标记这是一次职业变动。

    我看到案例里的数据,一个包含17000个候选人的数据库,在一周内发现了156次职业变动,从中识别出了141个潜在商机。

    第二步更有意思,系统不只是记录这个变化,它还会用AI去分析这是内部晋升、跳槽,还是兼职。
    不同类型的职业变动,代表的商业机会完全不同。

    发现机会只是开始,真正的价值在于后续的自动化处理。

    当系统识别出一个潜在机会后,它会做这么几件事:
    首先,自动抓取这家公司的基本信息。
    公司规模、行业定位、LinkedIn主页,甚至用AI做一个快速的市场分析和薪资范围估算。
    这些信息帮助招聘顾问快速判断,这个机会值不值得跟进。

    如果招聘顾问觉得这个机会不错,把状态改成合格,系统就会自动触发下一步。

    它会去找这家公司里谁是决策人,谁是招聘经理。
    不是随便找一个HR的联系方式,而是精准定位到那个对这个岗位有决策权的人。系统甚至会给每个潜在决策人打一个匹配分数,告诉你谁最有可能就是你要找的那个人。

    然后系统会自动抓取这些人的邮箱和LinkedIn主页。

    最后,它还会根据这次职业变动的具体情况,生成一条个性化的外联信息。
    比如说,如果是某个高管刚离职,系统会写:Rodney,注意到你们的工程副总裁最近离职了,我们手上正好有几个合适的候选人。

    这种个性化不是模板化的那种假个性化,而是真的根据实时信息生成的内容。

    看到这里你可能会想,这不就是个爬虫加自动化吗,有什么特别的?
    关键在于时间差。

    当这个系统发现某个高管离职的时候,可能职位还没挂出来,甚至公司内部还在讨论怎么招人。如果你这时候联系上招聘负责人,你面对的竞争几乎是零。

    等到职位正式发布在LinkedIn Jobs、Indeed这些平台上,游戏规则就完全变了。成百上千的猎头公司会涌进来,客户已经被打扰了无数次,你的优势荡然无存。
    在别人都在看公开信息时,你要去找隐藏的信息。

    这套系统还有第二招,它也会持续监控LinkedIn、Indeed等平台上的新职位发布。
    不过它不是简单地把所有职位都抓过来,而是根据你设定的条件,智能筛选符合要求的岗位。

    比如你只做美国市场的高级管理岗位,系统就会过滤掉其他所有信息。这样你每天打开后台,看到的都是经过预筛选的高质量机会。

    那么,为什么要用AirTable、N8N和Clay这个组合?
    AirTable是数据库,负责存储所有的候选人信息、公司信息、机会跟进状态。它的优势是界面友好,招聘顾问可以很方便地查看和操作数据。

    N8N是自动化工具,相当于这套系统的大脑,负责协调整个工作流程。什么时候该去抓取数据,什么时候该触发下一步操作,都由它来控制。

    Clay是数据enrichment平台,专门用来补全和丰富信息。
    它在从LinkedIn抓取数据、查找邮箱、公司信息enrichment方面特别擅长。

    整套系统的运行成本是每月500到600美元。对于一家招聘公司来说,只要能从中获得一两个高质量订单,这个投入就完全值得。

    这类系统的出现,本质上是在重塑整个招聘行业的竞争格局。
    那些还在用传统方式,等着客户主动上门的中介,会越来越难生存。而那些懂得利用AI和自动化工具的玩家,会形成降维打击的优势。

  4. 分享一个网友提供关于 Vercel 的省钱建议(具体见图片),大多数情况下体验会有提升(但实际体验效果和项目代码实现肯定是密切相关的),

    分享一个网友提供关于 Vercel 的省钱建议(具体见图片),大多数情况下体验会有提升(但实际体验效果和项目代码实现肯定是密切相关的),

    ❓为什么
    - Fluid Compute 保持至少一个函数处于活跃状态,极大地减少首次访问冷启动的等待,大多数用户感知到的页面首次加载速度会更快
    - 允许一个函数实例并发处理多个请求,例如 AI 推理、API 聚合、I/O 密集型任务都能显著提升吞吐量和响应速度,对于高并发场景尤其有利
    - 动态扩容,遇到流量高峰也能稳定保障响应,它还支持 waitUntil 异步后台处理机制,让日志、分析等操作不拖慢用户请求

    👉 补充一下开通方式:
    1. 2025 年 5 月开始新建的项目默认是开通
    2. 老项目在 setting -> functions -> fluid compute