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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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。
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。
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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。
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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。
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❓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
提示词：
手机拍摄，全身视角图片中的女孩，黑色短发加小辫子，右边有奶油色迷你丝带，在衣服还没穿好场景在寝室里里，脸上带着羞涩的神情，空身感觉凸显构图略显混乱，现平庸日常快照风格。随机表情动作搭配组合。比例 9:16。 #AI
手机拍摄，全身视角图片中的女孩，黑色短发加小辫子，右边有奶油色迷你丝带，在衣服还没穿好场景在寝室里里，脸上带着羞涩的神情，空身感觉凸显构图略显混乱，现平庸日常快照风格。随机表情动作搭配组合。比例 9:16。 #AI
