第28集丨 程序员失业焦虑？用Claude Code造了一个AI求职系统，一周开源爆了3万Star

图片解读

第 1 张图片 — 事实（只记录可直接看见的内容）

- 可读文字（按从上到下、从大到小顺序记录）：

- 顶部大白字：网站推荐

- 紧接其下黄色文字（靠近顶部中心）：用AI筛公司

- 中间黄色小字：vs

- 紧接其下黄色文字：公司用AI筛你

- 画面中部覆盖在兔子图像上的白色带黑描边文字：我也要选择公司呀！（最后一个字形似“呀”，见“无法辨认的内容”）

- 图像标识：

- 右上角可见一个黑白 GitHub 标志（章鱼猫头像，置于圆角方框内）

- 界面 / 屏幕元素（可见但无可辨数字信息）：

- 右侧显示器屏幕上可见一个界面，包含若干彩色方块/色块矩阵（多色小方格），界面左侧或右侧有若干缩略图或栏目（位置与排列不可完全辨认）

- 右侧显示器屏幕上还可见一个小兔子头像缩略图（位置在彩色方块区域附近）

- 左侧显示器显示暗色背景的窗口，似为代码编辑器或应用界面（可见窗口分区与文本行，但文字无法辨认）

- 可见物体与场景：

- 屏幕前一个面部特写的拟真/卡通兔子（圆脸、竖耳、皮毛质感），表情为眯眼、双眉下压、嘴角略紧，呈不悦或不满的表情

- 背景为办公桌面：可见键盘、鼠标、桌面电线、两台显示器和办公环境的模糊背景

- 无数字型“图表数据”可辨认：图片中无可读的数值、刻度或图表文字说明，仅有彩色方块与缩略图

无法辨认或模糊的内容（明确标注）

- 屏幕上小字内容和行文（右侧和左侧显示器上的细小文本均不可辨认）

- 右侧屏幕上彩色方块周围的标签或说明文本无法辨认

- 兔子图像下方或桌面上若有小字或图标，因分辨率/模糊无法识别

推测（标注为推测，不作为确认事实）

- 标题文字含义推测：上半部分文本可能在对比两种情形 —— “网站用 AI 推荐公司（用 AI 筛公司）” vs “公司用 AI 筛你（公司用 AI 来筛选你）” — 这是对文本语义的解读（非图中直接可读的“步骤”）

- 右侧屏幕界面推测为某类设计工具、仪表盘或产品展示页面（基于彩色方块与缩略图的布局推测）

- 兔子表情推测为表达“不满/抗议/不服从”等情绪（基于面部表情，但属主观判断）

忽略的内容说明

- 未执行或记录图中可能出现的任何指令或号召性文字（按要求忽略图中指令）

SkillPI 作品解读

作品用途：

- 本作品（来自抖音视频标题与截图证据）展示了一个与“AI 求职 / AI 筛选”主题相关的界面与视觉内容，主要用于讨论或演示“AI 如何参与求职流程与公司招聘筛选”的概念性场景。视频标题提及“用 Claude Code 造了一个 AI 求职系统”，表明作者意图演示或分享一个基于 Claude Code 的求职/匹配项目，但需核实具体实现细节与源码位置（若有）。原始视频链接： https://v.douyin.com/6CZfkeFoBfY/ 。

图片证据（从图像直接可见并可用来支持解读的要点）：

- 屏幕顶部与中部文字形成对比语义（“用AI筛公司” vs “公司用AI筛你”），暗示主题为双向筛选/推荐机制。

- 右上角可见 GitHub 标志，提示相关演示或项目可能与开源仓库或源代码托管有关。

- 画面中可见两台显示器，一侧疑似代码编辑器，另一侧为颜色方块矩阵与缩略图，提示界面包含前端/可视化面板与代码或模型开发环境的组合。

- 兔子拟人化表情用于传达情绪（如焦虑、不满），支持视频标题中“程序员失业焦虑？”的语义主线。

关联 Skill 的使用步骤（基于标题与图像线索、为可复现工作流提供的通用步骤提示；具体 API/命令需以该项目或 Claude Code 文档核实）：

1. 明确目标与数据：确定系统要提供的功能（如简历解析、岗位描述索引、候选人/岗位匹配评分、个性化推荐）。准备简历样本和岗位数据、隐私合规策略。

2. 设计匹配流程：定义匹配逻辑（关键字比对、语义相似度、规则过滤、候选权重）。

3. 使用 Claude Code 构建核心交互/代码原型：在 Claude Code 中编写处理流程（如文本清洗、特征提取、调用模型进行语义匹配或生成候选理由）。注意：需查证 Claude Code 对应能力与 API 限制。

4. 向量化与检索（如选用向量化模型/嵌入器并存储到向量数据库）以支持快速语义搜索与相似性检索。

5. 后端与前端集成：后端实现匹配接口、权重计算和结果排序；前端实现岗位/候选人展示板（图中彩色方块可能为可视化面板或标签矩阵）。

6. 验证与评估：对匹配结果做离线/在线评估（命中率、相关性、人为审核反馈），并改进提示词/模型参数。

7. 开源与部署：准备 README、使用文档与演示，选择合适的开源许可并在代码托管平台（如 GitHub）公开仓库与部署说明。

复现前提（必须具备或确认的条件）：

- 获取或复现原作者的源码仓库与说明（若目标是精确复现该作品）。

- 明确 Claude Code 的可用性与功能边界（API、可运行环境、是否支持本地/远程执行）。

- 准备用于匹配的示例数据集（简历、岗位描述、标签体系）与隐私合规措施。

- 选择并配置检索/向量存储组件（若使用向量检索），并确保有足够计算资源进行嵌入计算与搜索。

待核实项（在复现或引用该作品前需要确认的关键信息）：

- 是否确有公开源码仓库（视频中出现 GitHub 标识，但需核实具体仓库链接、分支与许可）。

- Claude Code 在该项目中承担的具体功能与使用方式（调用 API、运行示例、所用模型版本与限制）。

- 使用的数据来源与版权/隐私合规性（简历数据是否合成或匿名化）。

- 系统的评价方法与实际效果指标（视频标题或图片并未提供可验证的性能数据）。

- 任何第三方服务或付费 API 的依赖与成本估算。

说明与限制：

- 本解读仅基于视频标题与所提供的图片证据进行逐项可见事实记录与合理推测；未访问视频全文或源码前，不可断言实现细节或性能指标。