岗位趋势与招聘要求追踪

课程目标

1. 每周可复用：30~60 分钟产出结构化记录，而不是随手刷招聘软件。
2. 映射到学习：JD 关键词 → 本平台主题 → 具体下周任务。
3. 联动简历：高频词进入简历与 resume-project-storytelling 叙述。

平台三联

每周固定流程（详细版）

Step1：收集样本（15~25 min）

• 固定城市 + 1 个对照城市；记录 岗位名、公司类型、薪资区间、年限、核心栈。
• 最少 8 条 有效 JD（避免只看标题）。

Step2：关键词统计（10 min）

• 拆词：框架名、中间件、云厂商、Agent、RAG、评测等。
• 输出 Top10 技能词 + 新出现词（比上月）。

Step3：覆盖度评估（10 min）

• 对每个 Top 词打：会 / 能做 / 可讲项目。
• 只标「会」的在面试里一律当不会准备。

Step4：补齐动作（10 min）

• 选 1~3 条 下周可完成动作，链接到具体教程页 slug。
• 示例：Milvus 索引对比实验 → vector-databases。

Step5：复盘（5 min）

• 上周动作完成度；是否需调整学习顺序。
• 更新 nanjing-weekly.md 或附注（按你维护节奏）。

模板字段（可复制到周报）

日期：
样本量：
薪资中位数区间（口径：税前/13薪等）：
Top10 技能：
新词：
我本周补齐：
下周唯一重点：
简历需改的一句话：

14 天养成计划

常见陷阱

• 只收藏不记录，月底忘记趋势。
• JD 抄得欢，没有映射到行动。
• 样本太少就下结论（样本量写在周报里自我约束）。

验收标准

• 连续 4 周有周报（文件或 /jobs 数据源更新）
• 每周至少 1 条学习动作闭环到教程产出
• 每月至少 1 次简历关键词与 JD Top 词对齐

延伸阅读

• 招聘数据合规：仅整理公开 JD 信息，勿存储未授权内部数据。