智东西

作者 | 江宇

编辑 | 漠影

又是一年秋招季，身边不少学弟学妹都开始进入求职状态。

学校就业网、企业招聘官网、招聘平台、公众号通知 …… 不同渠道里的岗位信息不断更新。应届生需要反复搜索、筛选、复制、整理，再判断哪些岗位值得投递。一次两次还能坚持，连续几周下来，找工作逐渐变成了一场 7 × 24 小时的高强度 " 精神拉练 "。

8 月 7 日，千问 APP 和 PC 端迎来功能上新，新增思考研究、定时任务、办公助理、智能体广场、语音童话等多项功能，并支持阿里最新旗舰模型 Qwen3.8-MAX。

其中，办公助理能够理解目标、自主拆解任务，调用浏览器、文件、Office 等工具完成复杂流程；

定时任务则可以按照设定的时间，自动执行需要反复处理的工作。

这一次，我们直接把一套完整的校招求职流程交给千问：搜集岗位、整理信息、分析优先级、修改简历、准备面试，再持续追踪新的招聘动态。

在这个过去需要应届生投入大量时间和精力的场景里，千问能否成为一名得力的 " 求职助手 "？

接下来是我们三天的体验。

一、从 " 帮我找工作 " 开始，拆解求职任务

我们首先告诉千问：你是一名熟悉中国游戏行业和校园招聘市场的求职顾问，请帮我寻找杭州地区面向 2026 届应届生的游戏行业校招岗位，重点关注产品和策划方向。

同时，我们还设置了几个硬条件：工作地点为杭州；优先游戏公司或拥有游戏业务的互联网公司；月薪下限不低于 15K，薪资未公开的岗位可以保留；优先收录近期仍在招聘的岗位；每条岗位信息必须附上可以访问的原始链接。

剩下的，让千问自己决定怎么做。

千问很快开始执行。它自行打开浏览器搜索招聘信息，逐条阅读不同来源的岗位介绍，提取公司、岗位名称、薪资、地点、任职要求等关键字段。

最终，千问从企业招聘官网、高校就业网和招聘平台三个渠道中，筛出了 13 条符合条件的岗位。

最终交付的是 " 三件套 "：一份岗位概览、一张结构化岗位表和一个可编辑的 Excel 文件。

▲概览

▲结构化岗位表

▲可编辑的 Excel 文件

但是，千问带回来的第一条信息就不怎么 " 乐观 "。

" 截至 2026 年 8 月 7 日，杭州游戏行业的 2026 届校招主批次已基本结束。" 千问在岗位概览的开头写道。

它进一步标注，杭州头部游戏工作室的 2026 届补招已于 3 月底截止，另一家企业的招聘批次已经切换至 2027 届秋招，多家公司的 2026 届全职岗位也已过期。

当前仍明确面向 2026 届开放的，主要是 5 个标注了 " 可转正 " 的实习岗位。

这个结果不算理想，千问也没有为了凑数而模糊岗位的时效性。在岗位明细表内，千问在备注栏详细记录了各个岗位的状态，是 " 在招 " 还是 " 已过期 "，同时逐条写明信息来源、排除原因与时效判断。

除此以外，千问还在 Excel 中单独建立了一个 " 投递说明与建议 "Sheet，不仅整理了各岗位的重要时间节点，还结合岗位 JD 提炼出投递时需要重点关注的要求和注意事项，相当于为这份岗位表配上了一份使用说明。

随后，我们开始筛选目标岗位：追加需求，每一条要求都需要在前一轮结果的基础上继续调整。

把工作地点从杭州扩大到上海，不删除已有岗位。

千问保留了杭州的 15 条岗位，同时补充 17 条上海岗位，并新增 " 城市 " 字段，支持按城市单独筛选。杭州行浅蓝底色、上海行浅橙底色，一目了然。

把薪资下限从 15K 调低至 12K，低于 12K 的岗位标记出来并降低优先级。

千问新增了 " 推荐优先级 " 列。薪资暂时不符合要求的岗位优先级也相应下调。

增加 " 相关经验要求 " 和 " 应届生友好度 " 两个字段。

千问从每条岗位 JD 中提取经验要求，按照 " 明确要求 "" 优先考虑 "" 未明确要求 " 三类进行标注，并将应届生友好度分为高、中、低三档。

32 条岗位中，有 23 条被标为高友好度。校招岗位对应届生普遍友好，这在预期之内；但其余 9 条岗位被标为 " 中 "，原因是 JD 中出现了 " 有 SLG 游戏经验者优先 "" 有独立游戏 Demo 制作经验者优先 "" 对特定品类有深度体验者优先 " 等表述。

这些条件没有直接将应届生拒之门外，却构成了一层隐性门槛。对于缺少对应品类积累的求职者来说，同样需要留意。

每一条判断依据都直接写在表格内，用户可以自行复核，也可以根据个人情况调整筛选标准。

几轮对话下来，岗位由 15 条扩充至 32 条，字段由 14 个增加至 19 个。每轮修改都建立在原有表格之上，没有打乱已有的数据结构。

过去这类工作需要自己在不同网站之间来回切换，手动复制粘贴，再在 Excel 里调格式、标颜色、加筛选器。现在，千问就是一个强大的能直接操作表格的助手，我们就不用再亲力亲为地搜索与记录。

二、32 个岗位，一套分析框架和一份优先级排序

信息搜集只是第一步。对于求职者来说，更难的判断还在后面：32 个岗位摆在面前，哪些值得优先投递？

为此，我们在千问中创建了一个名为" 游戏行业校招求职分析 " 的个人 Skill。它被设定为一名熟悉中国游戏行业、产品研发流程和校招市场的资深游戏产品负责人，专门帮助应届生拆解岗位。

▲创建 " 游戏行业校招求职分析 "Skill

Skill 创建完成后，我们将 32 条岗位信息交给千问。它逐条完成十维分析，输出了一份完整的岗位报告和一张可视化的 Top 10 优先级排序表。

评判逻辑比预期更讲依据。

排名靠前的岗位主要集中在上海，涉及开放世界、SLG 出海等品类。

其中，一家上海出海游戏公司的策划管培生岗位，由于 JD 对日常工作内容描述得较为具体，项目方向也比较清晰，排在前列。

某头部互联网公司的游戏策划培训生岗位紧随其后。

该岗位拥有相对成熟的培养体系和较强的薪资竞争力，相应的竞争压力也更大。

杭州方面，某头部游戏工作室的策划岗位凭借明确的投递窗口和项目方向进入前五。

更有意思的是排序背后的取舍逻辑。千问将 " 岗位质量 " 和 " 当前可投性 " 拆成两个维度，并且让后者在排序中拥有了一票否决权。

对于已经结束招聘，或者毕业时间窗口与候选人不完全匹配的岗位，即使岗位本身条件不错，千问也会调低当前投递优先级。

与此同时，两家公司的同类岗位都获得了 " 优先投递 " 的建议，入选理由却不相同：一个胜在项目方向明确、JD 信息完整；另一个则在培养体系和应届生友好度方面更有优势。

我们也注意到，千问在分析时对每条判断都标注了依据来源：JD 原文、公司公开信息、还是基于行业经验的推断。

对于无法确认的信息，明确标注 " 未披露 "，没有替我们做推测。在一个 AI 容易产生幻觉的场景里，这种 " 知之为知之 " 的边界感，反而比给出一个看似完整的结论更让人放心。

三、读简历、改简历、备面试，求职后半程的三件事

分析框架有了，接下来进入更个性化的一步：匹配。

我们上传了一份虚构简历。千问围绕教育背景、实习经历、游戏项目能力、通用产品能力和岗位要求五个维度，对 32 个岗位逐一进行了匹配分析。

▲上传简历进行匹配度分析

匹配度较高的岗位主要集中在策划这一方向。

对一些要求较为特殊的岗位，千问也会单独提醒。例如，部分公司更青睐拥有完整项目经历、游戏比赛成绩或特定品类经验的候选人。简历中的部分实习经历或具体的开发经历，可能因此成为匹配这些岗位的重要加分项。

与此同时，千问对简历改进方向的梳理也具备实际参考价值。

在个人简介部分，它将三段实习经历的公司名称加粗并标蓝，使 HR 能够快速捕捉候选人的实习背景；国际性的成绩也被重点突出，以强化差异化竞争力。

千问还将分散在不同经历中的工作成果重新汇总，在个人简介中新增 " 累计主导设计文档 20 余份 " 这一量化信息。在实习经历部分，千问重点调整了每条描述的结构，呈现出具体贡献。

▲原版简历（左）与修改版简历（右）

完成简历修改后，我们又让千问更进一步：针对匹配度较高的 6 个优先岗位，制作一份完整的面试准备文档

▲面试准备文档

最终生成的可编辑 Word 文档近 2 万字。除封面和目录外，6 个岗位分别拥有独立章节，包含公司概览、岗位职责拆解、候选人经历映射、追问预测、20 个高频问题、回答思路和案例分析题。

千问还根据岗位方向调整了准备重点，也增加了 3 个通用板块：游戏行业基础知识、数据分析与业务分析题，以及向面试官提问的问题清单。

这让原本分散的面试准备工作，变成了一套可以按岗位依次推进的清单。

四、每天同一时间，自动帮你开始盯招聘

校招更大的压力，在于机会不等人。一个岗位从发布到截止，窗口可能只有几周。每天手动刷新招聘页面，既不现实，也容易遗漏。秋招期间，大量应届生的日常就是白天上课或实习，晚上回到宿舍再逐一点开就业网、企业官网和招聘平台检查更新。

千问的定时任务功能，恰好补上了这个缺口。

我们在千问 APP 的对话里设置了一条任务：每天 15:50，搜集浙江省央国企校招信息，同时关注国考、省考、选调生报名信息。设置方式就是在对话里描述任务内容和执行时间，千问自动创建并按设定节奏执行。

▲设置定时任务

到点后，手机会收到推送。点开消息，就能查看当天搜集到的招考动态。

在测试当天，千问整理的信息显示：2027 届央国企秋招提前批已经启动，部分企业招聘官网和国聘网陆续开放投递。

▲定时任务执行结果

除此以外，千问还补充了 2027 届秋招的关键时间线和重点投递渠道，并在末尾提醒：8 月初处于秋招提前批窗口，求职者需要及时关注目标企业官网；国考和省考也已经进入需要提前准备的时间段。

这项功能直接把 " 持续关注 " 这件事从人的待办清单里移了出去。求职者也不需要每天打开多个网站逐一刷新，千问在后台按时执行，结果像一条消息一样出现在对话里。

在手机端，这种体验尤其自然。手机天然有随身感和持续在线优势。一条定时任务设好之后，人该上课上课、该面试面试，到时间千问会自动干活。某种程度上，这更接近我们对 " 助手 " 这个词的实际期待——一直都在。

五、一份行业报告和几个意外瞬间

在测试求职流程的同时，我们还让千问调用自带的深度研究 Skill，分析 2026 年中国游戏行业校招岗位的整体情况。

千问输出的报告覆盖校招规模、岗位分布、头部公司招聘策略、薪资水平、AI 趋势、城市格局和应届生求职策略等多个维度。

报告还给出了一组行业数据：2026 届游戏行业校招覆盖超过 200 家公司、近 4000 个岗位；AI 相关岗位需求同比增长超过 47%，渗透率接近 38%；从品类来看，开放世界、SLG 出海和休闲游戏是校招需求较多的三个方向。

报告中的一项趋势判断也颇有参考价值：游戏公司对校招生的要求，正在由单纯的游戏经历延伸至产品思维、数据能力和 AI 工具应用能力。

越来越多的岗位 JD 中出现 "AI 辅助策划 ""AIGC 内容生产 "" 智能 NPC 设计 " 等关键词。这意味着，未来的游戏策划除了需要理解玩法和系统设计，也要了解 AI 可能给内容生产和游戏交互带来的变化。

回看整个体验过程，有几个瞬间超出了我们的预期。

第一次搜索时，千问直接提示 "2026 届主批次已基本结束 "，没有拿已经过期的岗位填满表格。

创建分析 Skill 时，它主动询问匹配度分析的口径，先确认标准，再继续执行。

修改简历时，它能够从多段经历中提炼出 " 累计主导设计文档 20 余份 "，并将分散的结果重新组织成更适合 HR 快速浏览的表达。

准备面试时，它又根据 6 个岗位的业务和品类差异，分别设置了准备重点。

定时任务执行完成后，它还在招聘信息之外补充了秋招和招考的时间线提醒。

这些细节共同指向一个变化：千问开始表现出对任务场景的理解能力，而不仅仅是对指令的执行能力。它在一些关键节点上做的 " 额外动作 "，往往比按部就班的执行更能体现价值。

结语：一次求职体验，看到千问的新角色

三天体验下来，千问帮我们跑通了从岗位搜集、信息整理、匹配度分析到简历修改和面试准备的完整求职流程。如果手动完成这套流程，一个应届生可能需要花掉一到两周的时间。

当然，这并不意味着 " 千问能帮你找到工作 "。求职只是众多需要 " 持续搜集信息、整理资料、跟踪变化 " 的场景之一。

行业研究、项目分析、内容创作——类似的工作流随处可见。过去，这些流程里真正创造价值的部分和消耗精力的部分混在一起，后者往往占用了更多时间。

对于正在进入职场的年轻人来说，未来的竞争或许不仅是掌握多少工具，也包括如何让 AI 成为自己的长期协作伙伴。