用AI重新定义JD撰写

项目背景

从一个招聘痛点出发，设计并实现一套AI驱动的JD推演引擎。

起点：一个招聘痛点

市场上大量JD存在同质化严重、职责模糊、要求空泛的问题。很多JD只是从竞品复制粘贴，缺少对岗位本质的深入思考。

我决定用AI来解决这个问题。核心创新不是简单让AI写JD，而是设计了一套4步推演流程，让AI像资深HR一样思考——先分析岗位本质，再对标行业，然后逻辑推导，最后输出结构化JD。

从发现痛点、设计推演逻辑到开发上线，全程独立完成。坦诚说明：代码由 Claude Code 辅助编写（Vibe Coding），但业务逻辑设计、产品流程和 Prompt 工程由我主导。

4步推演流程设计

不是让AI直接写JD，而是设计了一套结构化推演链，每一步都有明确的分析目标。

功能模块展示

每个功能点都围绕实际招聘场景设计，平衡易用性与专业性。

智能表单设计

• 7个输入字段按重要度分级（高/中/低），引导优先填写核心信息
• 每个字段标注对JD生成的影响说明，降低使用门槛
• 只需填写职位名称和行业即可开始，其余按需补充

实时流式推演

• 4步推演过程实时展示，可看到AI的完整思考过程
• 每步完成自动推进，也支持手动切换查看任意步骤
• 流式输出让等待变成学习过程，理解JD背后的逻辑

行业对标分析

• 自动分析行业头部公司的同类岗位设置和能力要求
• 支持指定参考公司，定向对标分析
• 提炼共性特征，给出差异化调整建议

JD输出与编辑

• 最终JD结构化输出：岗位职责 + 任职要求 + 加分项
• 支持在线编辑微调，一键复制到剪贴板
• 支持重新生成，不满意可以反复迭代

完整推演过程

从输入到输出的4步推演全景。

Step 1: 需求分析 — 岗位本质与能力模型

Step 2: 行业对标 — 头部公司岗位对比

Step 3: JD推演 — 职责与要求推导

Step 4: 最终JD — 结构化专业输出

项目价值

从招聘效率和JD质量两个维度衡量。

技术选型

采用现代Web技术栈，通过 Vibe Coding 方式高效开发。

通过 Claude Code 辅助开发，Prompt 工程和业务逻辑由我独立设计

开发日志：28次迭代

以下是真实的 Git 提交记录，记录了从初始化到功能完善的全过程。