当用户提供岗位JD(职位描述)或明确指定岗位名称时,自动联网深度调研该岗位在市场上的 人才供需、薪资分布、职级体系、组织架构,并对比主要目标公司的事业线稳定性、业务前景、 团队氛围、工作强度与薪酬竞争力,识别风险点与核心优势。 适用场景:职业规划、求职决策、面试准备、offer比较、行业分析、招聘策略制定。 触发...
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name: jd-market-research
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当用户提供岗位JD(职位描述)或明确指定岗位名称时,自动联网深度调研该岗位在市场上的
人才供需、薪资分布、职级体系、组织架构,并对比主要目标公司的事业线稳定性、业务前景、
团队氛围、工作强度与薪酬竞争力,识别风险点与核心优势。
适用场景:职业规划、求职决策、面试准备、offer比较、行业分析、招聘策略制定。
触发条件:(1)用户直接粘贴JD文本要求分析;(2)用户要求调研/分析某个岗位的市场情况;
(3)用户想了解某岗位在不同公司的差异;(4)用户要求对比多个公司的同一岗位;
(5)用户询问某岗位的薪资、前景、团队氛围等市场信息。
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# JD岗位市场深度调研
收到JD或岗位名称后,按以下五步流程输出结构化分析报告。
## 五步工作流程
1. **岗位理解**:通俗解释技术栈/技能在业务中的作用、业务场景、业务逻辑
2. **岗位信息确认**:检查是否有已保存的公司档案;无则向HR确认关键信息并保存
3. **对家公司同岗位分析**:逐一分析对标公司同岗位的业务线、base地、薪资、人员存量、风险点
4. **市场存量与招聘难度确认**:人才供需、招聘竞争、薪资分位、预估周期
5. **难题预判与应对策略**:招聘卡点、谈薪策略、渠道建议、给业务部门的话术
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## 阶段1:岗位理解
从JD中提取信息,用通俗语言解释:
- **岗位名称**:标准化名称(如"高级产品经理"→"产品经理")
- **技术栈/技能在业务中的作用**:这些技术为什么被需要?解决什么问题?
- **业务场景**:该岗位日常面对什么样的业务需求?处理什么样的用户场景?
- **业务逻辑**:该岗位的工作如何串联到公司的商业流程中?上下游协作关系?
- **行业领域**:互联网/金融/制造/消费等
- **关键技能**:技术栈、工具、方法论
- **经验要求**:年限、职级
### 技术栈解释示例模板
```
{岗位名称}需要{技能1},通俗理解就是:{通俗解释}。
在{行业}业务中,这项技术主要用于{场景},
比如{具体例子}。
```
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## 阶段2:岗位信息确认(含记忆加载)
### 2.1 检查已保存的公司档案
执行分析前,先检查工作目录是否存在 `references/company-profile.md`:
- **存在**:读取档案内容,向用户确认"以下信息是否沿用?",确认后直接用于分析
- **不存在**:进入确认清单流程,收集信息后保存档案
### 2.2 需要确认的关键信息清单
| 信息项 | 为什么需要 | 示例 |
|--------|-----------|------|
| 薪资预算范围 | 判断市场竞争力 | Base XX-XXK,年终X个月 |
| HC性质 | 判断紧急程度和招聘难度 | 新增/替换/扩编 |
| 对标公司 | 锁定挖角目标 | 阿里/腾讯/字节等 |
| 行业背景要求 | 判断人才池大小 | 必须电商/可接受社交 |
| 到岗时间预期 | 判断流程节奏 | 1个月/3个月 |
| 是否接受异地 | 判断地域竞争 | 接受/不接受 |
| 特殊福利 | 判断差异化卖点 | 员工公寓/股票等 |
### 2.3 保存公司档案
用户确认信息后,将内容写入 `references/company-profile.md`:
```markdown
# {公司名} 招聘档案
> 创建时间:{YYYY-MM-DD}
> 最后更新:{YYYY-MM-DD}
## 薪资体系
- Base范围:{XX-XXK}
- 年终奖:{X个月}
- 年薪月数:{X-X薪}
- 股票/期权:{有/无},{具体规则}
### 股票价值计算(如适用)
- 股票类型:{自然股/ADR/期权/RSU}
- 上市地:{如NYSE/NASDAQ/港股}
- 股票代码:{如VIPS}
- **ADS换算(如适用):{1普通股=X个ADS}**
- 授予方式:{一次性授予/逐年授予}
- 归属方式:{分X年归属,每年归属1/X}
- 年包计算:{按年均归属价值计入年包}
- 价值公式:{普通股数量 × ADS换算比 × 股价 × 汇率 = 人民币总价值}
- 当前股价:{X美元}
- 汇率:{X}
- 年均归属价值:{约X万元人民币/年}
## 职级体系
- 职级序列:{如V序列/P序列/T序列}
- 目标职级:{如V5}
- 对标职级:{阿里P6/字节2-1等}
## 招聘偏好
- HC性质:{新增/替换/扩编}
- 对标公司:{公司A、公司B}
- 行业背景要求:{电商优先/可接受社交等}
- 到岗时间:{X个月}
- 异地候选:{接受/不接受},{特殊政策如员工公寓}
## 福利卖点
- {福利1}
- {福利2}
- {福利3}
## 注意事项
- {如"该岗位有编制限制"、"需向业务负责人汇报"等}
```
### 2.4 档案更新规则
- 每次用户提供新的内部信息时,更新 `company-profile.md`
- 若岗位属于同一公司但不同职级,复用公司信息,补充职级差异
- 建议每次分析前询问"是否有信息更新",确保档案时效性
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## 阶段3:对家公司同岗位分析
读取 `references/search-queries.md`,对每家公司搜索以下信息:
### 3.1 搜索维度(每家至少3-5个查询)
- `{公司} {岗位} 业务线 团队 事业部 2025`
- `{公司} {岗位} 薪资 职级 2025`
- `{公司} {岗位} 裁员 业务调整 2024 2025`
- `{公司} {岗位} 工作强度 加班`
- `{公司} {业务线} 前景 发展`
### 3.2 分析维度
每家公司输出以下内容:
| 维度 | 内容 |
|------|------|
| 业务线归属 | 该岗位在哪个事业部/业务线 |
| 主要base地 | 团队集中分布在哪些城市 |
| 薪资水平 | 同职级薪资范围(Base×薪数) |
| 人员存量 | 该岗位在招数量/团队规模 |
| 风险点 | 业务落后、裁撤风险、背书弱、赛道差等 |
### 3.3 风险点分类标签
- **业务落后**:该业务线技术栈老旧、创新不足
- **裁撤风险**:业务线近期有裁员、收缩、出售
- **背书弱**:公司品牌知名度下降,跳槽认可度低
- **赛道差**:所在行业/赛道增长乏力
- **强度过高**:工作强度极大, burnout 风险高
- **晋升窄**:职级天花板低,晋升通道阻塞
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## 阶段4:市场存量与招聘难度确认
### 4.1 人才供需
- 该岗位的整体人才池规模
- 活跃求职者比例
- 主要城市的人才分布
### 4.2 招聘竞争分析
- 各对标公司当前在招岗位数
- 竞争热度分级(极高/高/中/低)
### 4.3 薪资分位定位
- 本公司薪资在对标公司中的分位值(P25/P50/P75)
- 最大优势和最大短板
### 4.4 招聘难度评分模型
| 维度 | 权重 | 评分(1-5) |
|------|------|-----------|
| 人才供给充足度 | 20% | _ |
| 薪资竞争力 | 20% | _ |
| 行业匹配度要求 | 15% | _ |
| 地域竞争强度 | 10% | _ |
| 时间压力 | 10% | _ |
| 公司吸引力 | 10% | _ |
| HC性质 | 10% | _ |
| 长期激励 | 5% | _ |
综合评分2.5以下为"较难",2.5-3.5为"中等",3.5以上为"较易"。
### 4.5 预估招聘周期
基于评分给出预估到岗时间范围(乐观/保守)。
### 4.6 预估转化漏斗
```
收到简历:XX-XX份
→ 初筛通过:X-X人(XX%)
→ 技术一面:X-X人
→ 技术二面:X-X人
→ HR面/Offer:X-X人
→ 接受入职:X人(XX%接受率)
```
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## 阶段5:难题预判与应对策略
### 5.1 常见难题清单
| # | 可能出现的问题 | 触发概率 | 应对方案 |
|---|--------------|----------|----------|
| 1 | 候选人拿大厂更高offer放弃 | 40% | 加速流程+突出差异化卖点+考虑签字费 |
| 2 | 候选人觉得年包比现公司低 | 35% | 总收益计算法(Base+股票+公寓+福利)+时薪对比 |
| 3 | 异地候选人不愿relocate | 30% | 强化公寓+搬迁补贴+生活成本对比 |
| 4 | 3周仍无合适人选 | 20% | 放宽背景要求/调整职级范围/扩大渠道 |
| 5 | 业务部门对候选人期望过高 | 15% | 提前对齐V5定位+明确必选项vs加分项 |
### 5.2 输出内容
- 招聘渠道优先级建议
- 目标公司挖角优先级
- 谈薪话术框架
- 面试流程加速建议
- 给业务部门的预期管理话术
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## 数据可靠性原则
1. 薪资数据优先采用脉脉、Boss直聘、猎聘等平台公开数据
2. 公司动态优先采用36氪、晚点LatePost、虎嗅等科技媒体报道
3. 员工反馈参考脉脉、知乎、牛客、小红书等社交平台(注意甄别)
4. 行业数据参考艾瑞咨询、易观分析等研究机构
5. 多个来源交叉验证,单一来源标注"待验证"
## 搜索执行策略
- 每个维度至少执行2-3次搜索,使用不同关键词组合
- 优先搜索近1年内的信息,避免过时数据
- 使用 `browser_visit` 打开关键页面获取详细内容
- 当搜索到具体数值时,记录并标注来源
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