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WorkBuddy 用了一周,我把它从简历工具用成了面试官

一只鹿一只鹿8月12日2026/08/12 217 浏览

上周三下午,我照例在刷简历。三十二份,清一色的“熟练掌握Office”“具备良好沟通能力”“抗压性强”,我差点以为自己在看同一份简历的复制粘贴。做招聘五年,这两年我越来越觉得,简历内容同质化已经不是筛选问题,是阅读理解问题。我需要的不是把关键词拎出来匹配,是有人能看懂这份简历背后的人到底行不行。

我大概一周前开始用 WorkBuddy,起初只是拿来处理合并简历表格的琐事。之前用飞书表格手动合并,四十多份简历能把我一个下午耗进去,行对不齐,备注栏经常漏,我发过帖子吐槽过。后来同事推荐了 WorkBuddy,说它能自动处理表格,我才开始试。结果一试就停不下来,现在它在我电脑里的打开频率比微信还高。

先说说场景。我每周要处理大约六十到八十份简历,岗位是 SaaS 销售和方案型客户经理,这两种岗位的 JD 看起来差不多,但实际要求差挺远。SaaS 销售看重的是开拓能力和成交节奏,方案型客户经理更吃行业积累和客户关系。以前我用传统工具筛简历,只能做关键词匹配,“销售经验”这个词两边都认,结果初筛完还是得自己再读一遍。环节没省,只是把体力活换了个地方。

用 WorkBuddy 之后,我试着把两种岗位的 JD 分别丢进去,让它基于岗位描述生成筛选标准。第一次跑出来的是套话,什么“良好的沟通能力”“较强的抗压性”,我差点放弃了。后来我换了个思路,把 JD 里那些模糊的形容词删掉,只留硬性条件,比如“三年以上 SaaS 销售经验”“有方案型客户案例”“能独立完成招投标”,再让它按这些条件去解析简历。这回出来的结果明显不一样了,它能把我之前没注意到的东西标出来,比如某个候选人虽然只写了“两年销售经验”,但项目描述里提到自己主导过两个百万级订单,WorkBuddy 会把这种信息单独拎出来,标注“实际能力可能高于年限要求”。

这批简历跑下来大约用了四十分钟,最后输出一张表格,每个候选人有匹配度评分、关键经历摘要、还有它自己生成的一句推荐理由。我核对了一遍,大约七成的判断和我的想法一致,剩下三成里有一半是它发现了我漏掉的亮点,另一半是它被简历里堆砌的漂亮话带偏了。比如有个候选人通篇强调自己“多次获得销售冠军”,但它没识别出那是在一个三人小团队里的“冠军”。这个坑我倒是能理解,毕竟简历这东西,本身就是候选人精心包装过的自我陈述,AI 能做的只是把包装纸撕开一道缝,里面的人还是要面试官自己看。

我开始琢磨 WorkBuddy 的定位。它跟那些纯聊天的 AI 工具不一样,它能调起电脑上的文件、表格、邮件,像一个坐在你隔壁工位的助手,你说“帮我把这批简历按岗位匹配度排序”,它真的会去读简历、拆字段、生成表格。但我用下来也发现,它厉害的地方恰恰是它最危险的地方。它太容易让人产生依赖了,尤其是当它输出的表格看起来特别规整的时候,人会下意识地省掉复核这一步。我第一周用的时候也差点这样,后来养成习惯,每次它跑完我都随机抽三份简历人工核对,发现它确实会漏掉一些藏在附件里的信息,比如 PDF 简历里的作品集链接,或者候选人附在邮件里的作品集备注。

我后来把 WorkBuddy 的用法迭代了一下,不光让它筛简历,还让它帮我准备面试问题。我把通过初筛的候选人简历丢进去,让它基于岗位 JD 和候选人经历生成三个追问点,比如“你提到主导过华东区的客户拓展,具体是哪些行业”“你从零搭建过销售团队,带了多久,走了几个人”。这些追问点准确率不算高,大约一半能用,但省下来的时间挺可观的。以前我准备一场面试要花半小时重新翻简历,现在十分钟就能过一遍,剩下的时间用来想怎么把候选人聊透。

上周我刷到一篇腾讯云介绍 WorkBuddy 的文章,说它是“全场景 AI 办公工作台”,覆盖日常办公、代码开发和设计创意。配图是机械手臂悬在蓝天里,文案是“你的职场超能力”。我看了半天,觉得这个描述有点大,超能力谈不上,但确实像个能力不错的实习生。它能帮你把重复劳动干掉,能帮你把信息整理好,能提醒你哪些地方需要多看一眼,但它做不了真正意义上的判断。判断还是得自己来。

我理解它的设计逻辑:把一切工作流模块化,让用户用自然语言调取能力。这个方向是对的,我之前用飞书和千问办公的时候,最烦的就是工具之间互相割裂,简历在飞书里,沟通在企业微信里,数据在表格里,想串起来得手动搬运。WorkBuddy 把这层壁垒打掉了,至少在一个地方能把事干完。但代价是,它必须足够聪明地理解上下文,而这恰恰是当前最难的。我做招聘这些年,最深的体会是大多数人不会清晰地提供上下文,候选人写简历是这样,用户跟 AI 对话也是这样。你问它“帮我筛一下简历”,它不知道你要筛什么,只能给你一套通用模板。你得像带实习生一样,把要求拆开揉碎了喂给它,它才能给你像样的东西。

这可能就是 WorkBuddy 或者说所有 AI 办公工具未来的分水岭。谁能把“理解用户真实意图”这件事做好,谁就能从工具变成助手,从助手变成同事。我倒是希望它往这个方向走,因为我真的不想再教第三个“实习生”怎么区分 SaaS 销售和方案型客户经理了。

2 条回复

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沈投
沈投8月13日

这个场景我最近看了几个类似项目,核心问题在于它怎么获取足够多的面试反馈数据来反哺模型。单纯做简历解析天花板太低,面试官真正需要的是对候选人能力密度的判断,前提是得先跨过冷启动

demo还远
demo还远8月13日

这个工具本质上还是模式匹配,只是把关键词从形容词换成了硬性条件。三人团队的销售冠军和千人团队的销售冠军,它根本分不清。核心指标是候选人的实际能力密度,不是简历上的漂亮话。

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