把「理想工作」喂給 agent 之前，先把它拆清楚
r/openclaw 上有篇文章最近蠻多人在傳的。作者說他用 OpenClaw 做職缺探索，agent 大概 1 分鐘就回傳結果，接著他投了一份在 4000+ miles 外的職缺，當天就拿到 offer（還在走 paperwork）。評論區很熱鬧，有人說 AI 幫他找到夢幻工作了，有人說這改變了他對 job search 的想法。
我讀完之後的第一個念頭倒不是「好感動」，而是：他喂給 agent 的 prompt 長什麼樣？
模糊目標是 agent 的天敵
我做 SRE，有個習慣是在拆需求時問很蠢的問題：「你說的『穩定』，是指 99.9% uptime 還是 P95 latency < 500ms？」聽起來挑剔，但不問清楚，後面的 runbook 就是照感覺寫。
找工作也是同一件事。「理想工作」是個沒辦法執行的目標。
一個能被 agent 有效跑的 job search brief，大概需要這幾層：
第一層：硬條件
- 地理範圍（remote OK？特定時區？）
- 薪資區間（含股票結構）
- Visa/簽證限制
第二層：職能邊界
- 願意做什麼、不願意做什麼
- IC 還是管理路線
- 現在的 level，可接受的 level 範圍
第三層：文化與公司特徵
- 公司規模（早期 startup vs. 大公司）
- 產業限制
- 工作強度預期
把這些寫清楚，agent 才有東西可以跑。否則你說「幫我找理想工作」，它給你的就是一份隨機職缺清單。
可執行任務 vs. 宣示目標
這篇帖子讓我覺得有趣的不是「1 分鐘出結果」，而是作者顯然已經把自己的條件整理得夠清楚，不然 agent 沒辦法在短時間內給出有意義的建議。
我的理解是，成功的 job search agent 流程大概可以拆成四個階段：
目標定義：你跟 agent 反覆問答，直到你能說出「我在找 remote SRE，接受 IC3-IC5，薪資不低於 $130K base，不考慮 fintech」這樣具體的一句話。
探索：agent 主動搜尋職缺、公司背景、文化評價，然後整理成你可以快速判斷的形式。
配對：把你的條件跟職缺做交叉比對，列出優先順序。
行動：調整履歷重點、準備 cover letter，安排投遞時機。
前兩個階段是 agent 在幫你做你自己不想做的資訊整理。但第一個階段的品質決定後面所有東西。如果你進去的時候還搞不清楚自己要什麼，agent 只是幫你更快地迷路。
倖存者偏差這件事得說一下
「AI 幫我找到夢幻工作」這種帖子在 Reddit 上容易爆紅，因為它是一個完整的成功故事。
但同樣的流程，試了但沒成功的人在哪裡？
不是要潑冷水，是 SRE 的職業病——任何系統評估都要問失敗率是多少。幾個可能影響結果的變數：
- 市場供需：軟體工程師的職缺密度跟某些利基職能差很多，複製這個流程的效果會不一樣
- 地點彈性：4000+ miles 能接受，說明他的條件是全 remote，這大幅擴大搜尋範圍，不是每個人都有這個選項
- 時機：某個職缺開放的時機剛好跟你搜尋的時機對上，有運氣成分
- 履歷本身的品質：agent 幫你整理了，但原始素材還是你
這個案例是真實的，但它不代表所有人照抄流程就有同樣結果。
它還是有用，只是要用對地方
說了這麼多不是要否定這個工具。我自己用 agent 輔助過技術文件整理，那個場景很適合，因為任務夠具體：「把這份 runbook 按照 incident 類型重新分類，每種類型列出前三個 troubleshooting 步驟。」它能做，而且做得不錯。
Job search 可以用同樣的思路。別說「幫我找工作」，說「幫我找過去三個月在 US/Canada 開的 remote SRE 職缺，要求至少 5 年經驗，Glassdoor 評分 3.5 以上，公司規模 50-500 人，整理成表格並標注哪些有明確寫出薪資範圍。」這才是個 agent 能執行的任務。
那位 Reddit 作者得到 offer，我覺得他真正做對的事是：跟 agent 互動之前，他已經知道自己要什麼了。agent 負責執行，但目標拆解這件事是人的工作，沒辦法外包。
作者：承翰