让 dsh 帮你找工作¶
本章演示如何使用 dsh 帮你找工作。我们先把一份八周兼职笔记交给 dsh，让它整理个人能力、调研目标岗位、制作一页简历，再根据简历进行模拟面试。完成后，工作区里会留下“能力档案.md”、“岗位调研.md”、“差距表.md”、“目标JD.md”、简历文件和“面试复盘.md”。
本章的对话和文件均来自实际操作，人物经历和数字为演示材料。实际使用时，请换成自己的真实资料，并逐项核对数字、职责和成果归属。书中保留了实测时遇到的问题和修正过程，模拟面试还会追问简历细节。
分析个人能力¶
先让 dsh 整理材料清单¶
新建名为 job-hunt 的文件夹，把它添加为工作区，再打开一个标准模式会话。本章只需要读取文件、联网调研和生成文档，不必使用创造模式。确认当前会话使用的是 job-hunt 工作区后，发送下面这段提示词。dsh 把工作经历需要补充的细节排在清单最前面，后面再询问目标岗位和校园经历。图 8-1 截取了清单的第一项，其中把“兼职”误称为“实习经历”，后续整理材料时要改回“兼职”。
提示词内容：
我是 2027 届市场营销专业本科生，暑假在一家宠物短视频公司做了两个月兼职，现在准备秋招，目标是互联网公司的内容运营岗。接下来想让你帮我盘点能力、调研岗位、写简历、模拟面试。先别开始做，列出你需要我提供哪些材料，按重要性排。
不用照着清单一次写完。已有的笔记、项目总结和作品先放进工作区，零散信息再通过聊天补充。以后继续使用同一 job-hunt 工作区，dsh 仍能读取这些文件。
将兼职期间的笔记“parttime-notes.md”放进 job-hunt 工作区。这份笔记按周记录了八周兼职经历，既有脚本和视频的具体数据，也记下了两次直播的经过。校园经历较短，直接在对话里补充。
提示词内容：
我已经把兼职期间的笔记放在工作区，文件名是“parttime-notes.md”。
再补充一些情况。
我在校学生会宣传部做过两年，主要参与公众号选题和文案修改，大二时负责安排十几个人的值班和每周选题会。任职期间公众号粉丝从约 1.2 万涨到 2.4 万，这是团队共同完成的。
课程项目做过一次大学生咖啡消费调研，我是 5 人小组的组长。最后回收了 412 份有效问卷，还做了 15 次访谈。我主要负责问卷修改、部分访谈、SPSS 分析和汇报材料，项目成绩 94 分。
另外参加过校内新媒体创意大赛，4 人组队获得一等奖，我负责选题、文案和展示材料。平时会用剪映、Excel，SPSS 能做基础分析。英语六级 512 分。我觉得自己执行力还可以，但公开表达容易紧张。
请读取“parttime-notes.md”，结合这些补充信息分析我的个人能力，并保存为“能力档案.md”。请分清个人工作和团队成果，证据不足的内容列为待补充。
发送后，dsh 会同时读取工作区里的兼职笔记和对话中补充的校园经历，生成“能力档案.md”。
核对个人能力档案¶
生成“能力档案.md”后，先核对每个数字从哪里来、成果属于个人还是团队，再看措辞是否自然。重点搜索“提升”、“增长”、“独立完成”、“过稿率”等容易放大个人贡献的词。
初版有两处明显问题。它把“写了 14 条脚本、发布 9 条”概括为 64% 的过稿率。现有材料只能说明其中 9 条实际发布，无法判断其余 5 条是否通过审核，因此不能计算过稿率。它还把单条视频的播放表现和账号增长并列在一起，没有分清个人工作与团队结果。
发现这类问题时，直接指出事实边界，让 dsh 覆盖原文件。
提示词内容：
请修正“能力档案.md”。“14 条脚本、9 条发布”不能写成过稿率。爆款视频发布后的近万涨粉属于账号数据，账号整体增长属于团队成果。同步修正总览、分项和成果清单，覆盖原文件。
“能力档案.md”内容较长，直接截图不利于阅读。dsh 读取文件和后续复盘中已经核实的信息，生成图 8-2 所示的摘要页。完整内容仍保存在“能力档案.md”中。
摘要页适合浏览，核对数字和措辞时仍要打开原文件。修正后，个人负责的视频播放量为 47 万，视频发布后的近万涨粉属于账号数据，账号整体从 68450 增至 83000 多属于团队结果。不过，修正版后部仍残留“稳定过稿”等过度概括。生成简历时又要求把它改回“第 4 周有两条脚本改动较少”，最终没有写入简历。
分析就业市场¶
能力档案整理完后，还要调研目标岗位，才能判断哪些经历应该放在简历前面。先告诉 dsh 意向城市和岗位范围，再让它分头搜索。
用四个子 Agent 分头调研¶
继续在当前工作区发送下面的要求。
提示词内容：
先进入岗位调研。
我想投北京、上海、杭州、深圳的内容运营或新媒体运营校招岗，优先互联网大厂、内容平台和电商平台，不考虑主播、销售和纯投放岗位。
请用 4 个子 Agent 分头调研真实 JD、薪资范围、近一年的技能要求变化和 2027 届校招时间。目标收集 10 份可以核验的 JD，每份记录公司类型、城市、岗位要求、来源网址、发布日期和采集日期。页面打不开或日期不明就如实标注。不足 10 份时写明实际数量和原因，不要补造。最后汇总为“岗位调研.md”，并在文末保留 JD 原文要点。
这四项任务互不依赖，适合并行处理。运行时可以看到四个子 Agent 分别查找不同地区的 JD、薪资与技能变化，以及校招时间线。
每个子 Agent 都留下了一份报告，主 Agent 再把它们合并成“岗位调研.md”。这些报告保留了搜索过程和来源，后面抽查某条结论时还能回来核对。dsh 又把汇总路径和样本状态整理成图 8-4，完整网址和 JD 原文仍以“岗位调研.md”为准。
先确认样本口径¶
岗位网页会不断更新，读者实操时得到的结果可能与本章不同。2026 年 8 月 19 日这次调研保留了 10 份样本，其中既有往届岗位，也有已经截止或批次存疑的岗位。这批材料只能用来观察要求出现的频率，不能写成“目前有 10 个岗位可以投”。网页打不开或日期不明的情况，均在文件中照实记录。
10 份样本中只有 2 份涉及 AI 工具：知乎把它列为加分项，阿里的一份样本本身就是 AI 内容运营专项岗。这组样本只能说明部分岗位提到 AI 工具，不能据此把它写成普通内容运营岗的普遍门槛。
统计时，每份 JD 编号为 1 至 10，同一项要求在同一份 JD 中最多计一次。相近表述会合并，例如“数据整理、监测、复盘”和“数据敏感”归入数据分析类。“岗位调研.md”文末保留 10 份 JD 的原文要点、来源网址、发布日期和状态，图 8-5 只展示统计结果的前五项。要复核 8/10 或 7/10 这样的数字，应回到这些原文逐份计数。
比较岗位要求和个人信息¶
接下来让 dsh 把岗位要求和现有证据放到同一张表里。
提示词内容：
读取“能力档案.md”和“岗位调研.md”，生成“差距表.md”。
表格包含四列，分别是岗位要求、现有证据、差距、毕业前可以完成的补救动作。
岗位要求只从“岗位调研.md”文末的 10 份 JD 原文要点中统计，写明每项要求在 10 份样本中出现了几次，按出现次数排序。这个样本包含往届、已截止和批次存疑的岗位，只能用于观察岗位要求，不能代表当前全部市场。
现有证据只能引用“能力档案.md”中已经记录的事实，找不到证据就写“无”。团队成果不能改写成个人成果，也不要补充材料里没有的经历。
AI 工具只按样本原文分类：知乎 JD 中是加分项，阿里 JD 是 AI 内容运营专项岗。不要把专项岗位的职责计作普通内容运营岗的普遍准入门槛。补救动作要具体、能够实际执行。完成后保存文件并说明样本口径。
在这 10 份样本里，数据分析和内容策划各出现 8 次，跨部门协作与平台内容生态各出现 7 次，项目管理出现 6 次。dsh 在差距表中逐项对照这些高频要求和个人信息，并列出毕业前还能完成的补救动作。
人工复查时，我们在表格后半段发现了“8 周全勤兼职”。兼职笔记只证明这段经历持续八周，没有全勤记录。本次实测没有修改“差距表.md”和“目标JD.md”，下文仍使用当时留下的文件，最终简历没有采用“全勤”。读者复现时遇到这类错误，应先修正中间文件，再重新生成依赖它的后续文件。
优化个人简历¶
差距表反映的是这 10 份岗位样本的共性。准备写简历时，还要先选定一份具体 JD，再从现有经历中挑出最相关的内容。
选择一份具体 JD¶
提示词内容：
结合“能力档案.md”、“岗位调研.md”和“差距表.md”，选一份和我经历最匹配的内容运营 JD，保存为“目标JD.md”。优先选择当前可投的岗位，没有合适的就选一份作为简历练习并说明状态。
然后针对这份 JD 写一页中文简历。个人信息先用占位符，只使用能力档案中有证据的经历和数字，分清个人成果和团队成果，不要补造。保存可编辑的“resume-draft.md”，同时导出“resume-draft.pdf”，检查 PDF 没有乱码、截断或多余空白页。
dsh 最后选择了转载页面中的快手媒体号运营实习岗位。该页面在 2026 年 8 月 19 日采集时仍标记为进行中，并注明岗位面向 2027 届、有转正机会。它与候选人的短视频经历较为匹配，因此本章用它演示对岗改写。岗位性质仍是实习，只投校招全职岗位时，应在这里要求 dsh 重选。实际投递前应以快手官方招聘渠道为准，并重新确认岗位状态和申请条件。
先修正事实，再换排版¶
第一版 PDF 能打开，也只有一页，中文没有乱码，但事实和排版都有问题。它把两个月兼职写成了实习，加入了未经确认的到岗时间与六个月实习承诺，还把“第 4 周有两条脚本改动较少”概括成“稳定过稿”。版面上的分隔线穿过正文。
保留初版，再把修改稿另存为“resume-new.md”，后面还要用它更换模板。
提示词内容：
我检查了初版 PDF。请保留初版文件，把优化结果另存为“resume-new.md”和“resume-new.pdf”。
重新排成一页 A4 简历，姓名放在顶部，联系方式排成一行，各部分标题样式统一，不要再让分隔线穿过文字。
同时修正几处内容。两个月的经历是兼职，不能写成实习生。删除未经确认的到岗时间和六个月实习承诺，把“稳定过稿”改为“第 4 周有两条脚本改动较少”。其他内容继续严格依据能力档案，不要补造。
第二版修正了这些事实，排版仍然简单，姓名还出现了重复。于是我们让 dsh 停用原来的 PDF 脚本，改用 RenderCV 生成三个模板。
提示词内容：
现在的简历排版还是不好看，而且姓名重复了。不要继续使用原来的 PDF 生成脚本。请安装并使用 RenderCV，把“resume-new.md”中的现有内容套入简历模板，分别使用 classic、moderncv、harvard 三种样式，各生成一份一页 A4 的 PDF，放入“resume-options”文件夹。使用本机可用的中文字体，姓名只出现一次，不要修改或补充简历内容。完成后列出三份 PDF 文件。
2026 年 8 月 19 日这次操作使用 RenderCV 2.8。Python 3.9 无法安装这个版本，dsh 改用 uv 建立独立的 Python 3.12 环境。读者的本机环境可能不同，遇到安装或命令执行确认时，先核对版本、命令和安装位置。安装失败就如实报告原因，不能靠修改扩展名伪造 PDF。
比较三份 PDF 后，我们选择 classic。它采用单栏，信息密度适中，中文经历从上到下读起来也顺。选定模板后，再围绕目标 JD 调整内容顺序和措辞。
提示词内容：
请读取“目标JD.md”、“能力档案.md”和“差距表.md”，基于 classic 版简历做针对目标岗位的优化。
优先展示与岗位最匹配的内容策划、短视频运营、数据分析和协作经历，调整简历顺序和措辞，弱化无关信息。不要增加不存在的经历、修改数字或把团队成果写成个人成果。
同时补回电话和邮箱占位符，删除英文更新时间，把“实习经历”改成“兼职经历”。保留 classic 模板和一页篇幅，输出“resume-final.pdf”及对应源文件，并简要说明针对目标岗位调整了哪些内容。
dsh 保留 classic 模板，调整内容顺序，并生成“resume-final.pdf”和“resume-options/resume-final.yaml”。后面模拟面试会读取这份 YAML 文件。如果源文件名称不同，需要替换提示词里的路径。
打开这份对岗版 PDF，再对照原始材料逐项检查下面几件事。
- 文件确实只有一页，页面尺寸为 A4
- 中文没有乱码，正文没有截断
- 电话和邮箱仍是待填写的占位符
- 兼职经历没有被改写成正式实习
- 团队增长没有写成个人增长
- 简历中的数字和能力档案一致
- 素材、直播和涨粉的措辞没有超出原始材料
逐项核对后，这份 PDF 已经可以用于模拟面试，但还不能直接投递。原始笔记只写了“素材都是我自己弄的”和第二场直播“顺多了”，具体环节及判断依据仍不清楚。下一节中，dsh 会继续追问这些细节，并把需要修改的内容写进“面试复盘.md”，供后续修改简历时核对。
模拟求职面试¶
简历调整完成后，就可以让 dsh 做模拟面试。先让它一次列出六个问题，检查题目是否覆盖目标岗位。正式模拟时，再让它一次只问一题，并根据回答继续追问。前一步用来选题，后一步用来深挖。
先生成六个问题¶
生成题单时，我们误写了一个尚未生成的“resume-audit.md”。dsh 在题单开头标出文件缺失，随后使用目标 JD 和简历源文件生成了六道题。
dsh 将“面试题清单.md”中的六个考察维度整理成图 8-9，底部保留了实测中出现的文件缺失警告。dsh 报告文件缺失时，应先核对工作区和文件名，不能跳过警告继续假定文件存在。下面的提示词已经删掉了这个错误依赖。
提示词内容：
请读取“目标JD.md”和“resume-options/resume-final.yaml”，根据目标岗位一次性生成 6 个面试问题，覆盖岗位匹配、短视频爆款、数据分析、个人贡献、直播复盘和运营情景题。每题注明考察点，但先不要提供答案，保存为“面试题清单.md”。
题单生成后，从中挑三道最值得深挖的问题开始模拟。
提示词内容：
现在开始模拟面试。请从这些问题中选择最值得深挖的 3 个，一次只问一个，并根据我的回答最多追问一次。中途不要点评。完成后生成“面试复盘.md”。
如实回答比背答案更有用¶
第一题追问 47 万播放视频的素材来源和选题依据。简历只写了素材由本人完成，面试官继续追问具体做了哪些工作。回答者补充说，自己负责搜集、筛选、拼接和剪辑，也承认当时没有留下选择“照镜子”方向的具体依据。
第二题围绕后台数据展开。此前提出过“周四晚上数据更好”的猜想，却没有留下验证结果。继续追问时，回答者提到数据透视表和几个 Excel 函数，但这些方法没有写进简历，能力档案里也没有相应的实操记录。面试前要亲手练习，现场回答只讲自己真正会用的功能。
第三题追问第二场直播为什么“流程更顺”。回答者说明，这一判断来自本人做场控时的现场观察。第二场没有再观察到连续 20 分钟的提醒空窗，但没有后台数据或完整记录，不能确认完全没有遗漏。由于没有保存后台数据，不能声称在线人数或成交数据得到提升。
三轮结束后，dsh 把需要准备的内容写进“面试复盘.md”。爆款视频的完播率和互动数据、第二场直播的后台数据都没有保留。回答时要说明素材处理、现场观察和账号涨粉的口径。Excel 分析方法还需要补做练习。图 8-12 汇总了三轮追问中发现的问题和面试前行动，完整记录仍以“面试复盘.md”为准。
模拟结束后，dsh 生成了“面试复盘.md”。本次没有继续修改简历或重新导出 PDF，因此当前的“resume-final.pdf”只能用于模拟面试。实际投递前，还要补入真实个人信息，根据复盘修正简历中有关素材来源、直播结果和涨粉口径的表述，重新核对岗位状态，完成最后检查后再导出“resume-final.pdf”。