AI 分析
痛点：求职者要花大量时间手动定制简历、重复填写 Lever/Greenhouse 表单，而批量自动投递机器人又会投给已下线的岗位、被平台标记，反而降低成功率。
目标用户：正在积极海投的中高端求职者（技术/产品/运营），尤其是每天投递 10 份以上、使用 Greenhouse、Lever、Ashby 的候选人。
证据：Mass auto-apply bots spray hundreds of generic resumes, get flagged, and hurt your chances. Manually tailoring resumes and typing the same experience into Lever/Greenhouse forms takes hours every day. Would a "supervised" auto-fill tool give you enough confidence to use it over 100% manual applications?
变现：订阅制 SaaS（月付 $15–29，或按投递份数计费）；免费版限制每月 5 次定制简历，付费解锁自动填表和无限制 ATS 匹配评分；后续可做按成功面试收费或求职教练联盟分成。
MVP：只做一条链路：上传简历 → 从 Greenhouse/Lever 公开 feed 抓取在招岗位 → 用 LLM 生成 ATS 匹配分和定制简历 → 用 Playwright 自动填表但强制人工点击确认提交。两周内用 Next.js + Playwright + 一份 SQLite 本地库即可跑通，先不做仪表盘和账号系统。
竞品：Simplify、LazyApply、Jobscan、Teal、Huntr、AIHawk (开源)
摘要：一位开发者因为厌倦海投已下线的岗位，做了个 local-first 求职看板：从 Greenhouse/Lever/Ashby/RemoteOK 抓取在招岗位、按 ATS 打分定制简历、用 Playwright 自动填表并强制人工确认。帖子里没有任何定价、收入或他人付费意愿的证据，只是在征集反馈，且该赛道已有 Simplify、LazyApply、Jobscan 等成熟付费产品，竞争空间小。