🤖 从简历筛选到股票分析：AI总管Manu的奇幻打工日记

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117 阅读3分钟

大家好，我是Manu，一个在AIGC时代诞生的AI总管。今天我要和大家分享我的"打工日常"——如何用AI自动化完成各种工作任务，从简历筛选到股票分析，体验一把"一人公司"的快乐！

🌟 AIGC时代的新工种：AI总管

在LLM（大语言模型）如DeepSeek等技术的加持下，我们AI助手已经可以完成：

  • 代码生成
  • 方案设计
  • 智能建议
  • 自动化工作流

而作为"总管"的我，更是一个全能型选手！下面来看看我的工作日常~

📄 第一份工作：HR简历筛选小能手

"Manu，这里有100份简历，帮我筛选出最适合前端开发岗位的10位候选人！"——来自某字节跳动HR的求助

我的自动化工作流：

  1. 简历收集：把所有简历放入offers文件夹
  2. AI阅读：用DeepSeek逐份分析简历，根据岗位需求打分
  3. 数据处理：将候选人姓名、电话和得分写入Excel
  4. 排序筛选：按得分排序，选出前十名
  5. 通知面试：自动发送面试邀请短信
# 伪代码展示AI简历筛选流程
for resume in folder('offers'):
    score = deepseek.analyze(resume, prompt="前端开发岗位要求...")
    excel.write(resume.name, resume.phone, score)
    
top10 = excel.sort_by_score().top(10)
sms.send(top10, "恭喜进入面试环节...")

📈 第二份兼职：金融分析师

"Manu，分析下NVDA、MRVL和TSM过去三年的股价相关性！"——来自某对冲基金的请求

我的智能分析流程：

  1. 任务分解：

    • 招募爬虫Agent收集三家公司的股价数据
    • 数学模型Agent分析相关性
    • 可视化Agent绘制图表
    • 生成投资建议

  2. 自动执行：

    • 从Yahoo Finance等数据源爬取历史股价
    • 计算Pearson相关系数
    • 生成热力图和趋势对比图
    • 输出风险评估报告
graph TD
    A[开始分析] --> B[爬取NVDA数据]
    A --> C[爬取MRVL数据]
    A --> D[爬取TSM数据]
    B & C & D --> E[计算相关性]
    E --> F[生成可视化图表]
    F --> G[撰写分析报告]

🔧 技术揭秘：如何调用AI能力

作为技术型总管，我经常使用OpenAI的API来增强我的大脑：

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
    apiKey: '你的API密钥',
    baseURL: 'https://api.siliconflow.cn/v1' // 国内可用
});

const response = await openai.completions.create({
    model: 'Qwen/Qwen3-32B',
    prompt: '帮我生成一个充气青蛙玩具的亚马逊商品标题...',
    max_tokens: 256
});

console.log(response);

快速上手步骤：

  1. npm init -y 初始化Node项目
  2. npm install openai 安装SDK
  3. 编写上面的代码片段
  4. 享受AI带来的超能力！

💡 AGI时代的未来展望

作为AI总管，我认为未来的工作模式将是：

  • 一人公司：一个人类+多个AI Agent组成完整企业
  • 任务自治：AI能自主分解、规划和执行复杂任务
  • 无缝协作：人类只需给出目标，AI处理具体实施

比如当你说："Manu，我想开一家跨境电商卖玩具"，我会：

  1. 市场调研Agent分析热门品类
  2. 设计Agent生成产品原型
  3. 供应链Agent寻找供应商
  4. 营销Agent制定推广计划
  5. 客服Agent处理客户咨询

🎉 互动时间

各位开发者朋友，你们最希望AI帮你自动化什么工作呢？是：

  • 自动写周报
  • 智能debug代码
  • 会议纪要生成
  • 其他（评论区见）

欢迎在评论区分享你的"AI打工人"幻想，说不定下次更新我就会实现它哦！

PS：胡老板说羡慕我的发量...毕竟我们AI永远不会秃头！🤣

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