At a glance
先用三件事，理解這個專案。
求職研究需要反覆搜尋、篩選與記錄，手工作業難以比較機會與保持一致條件。
用瀏覽器自動化協助蒐集、整理與檢查適合的職缺。
三次公開提交的早期工具；目前重點是可控蒐集與可讀輸出，不宣稱自動取得工作。
Customer journey
從需求出現，到產品走到今天。
- 01需求
求職研究需要反覆搜尋、篩選與記錄，手工作業難以比較機會與保持一致條件。
- 02觸發
需要把 104 職缺蒐集與初步篩選變成可重複執行的流程。
- 03第一版
先建立 Python CLI、YAML 條件與 dry-run，避免未確認就執行外部動作。
- 04現在
三次公開提交的早期工具；目前重點是可控蒐集與可讀輸出，不宣稱自動取得工作。
Problem solving
問題、判斷、結果。
Problem 01
直接請求遇到網站防護且流程不可追溯。
- 判斷
- 改用瀏覽器情境、dry-run 與明確條件。
- 結果
- 蒐集流程更可控制與檢查。
Interface & evidence
用畫面看產品，
用來源核對故事。
版本證據｜依公開 repository 整理 V0.1 到 Current 的演進。
來源 ↗完整專案資料展開背景、技術與證據
01 / Complete story
完整需求與第一版
需求背景
求職研究需要反覆搜尋、篩選與記錄，手工作業難以比較機會與保持一致條件。
觸發原因
需要把 104 職缺蒐集與初步篩選變成可重複執行的流程。
專案目的
用瀏覽器自動化協助蒐集、整理與檢查適合的職缺。
第一個版本
先建立 Python CLI、YAML 條件與 dry-run，避免未確認就執行外部動作。
02 / Stack
技術與能力
Technologies
- Python
- Playwright
- CLI
- YAML
Capabilities
- 求職自動化
- 適配評分
- 瀏覽器流程
03 / Evidence
證據與邊界
公開依據
GitHub README
公開活動資料取樣為 3 筆提交。
不能過度解讀
此頁依公開 repository、README 與版本紀錄整理；沒有公開證據的成效、商業數字與使用者成果不會被推論。
04 / Reflection
這個專案留下的判斷
求職自動化應放大人的判斷，不應替人做出不可逆的投遞決定。
