job-posting-intent

招聘信息意图检测

查找正在招聘与你所解决的问题相关职位的公司。招聘信息是一个预算信号——公司已拨出预算来解决你的产品所针对的问题。

结果会自动导出到 Google Sheet，其中包含信号强度、决策者建议、触达角度和个性化背景信息。

为什么有效

公司发布招聘信息时，意味着他们：

• 已拨出预算（人力编制成本高昂）
• 承认问题确实存在
• 已开始积极着手解决

如果你的产品能比单独招聘更快、更便宜或更好地解决这个问题，那么时机就恰到好处。

成本

Apify Actor： harvestapi/linkedin-job-search（按事件付费）

组成部分	成本
Actor 启动（每次运行）	$0.001
每条职位搜索结果	$0.001
Apify 平台费用	+20%

典型运行成本：

场景	职位名称	每个职位名称的职位数	运行次数	预估成本
快速扫描	3	25	3	~$0.09
标准搜索	5	25	5	~$0.16
深度搜索	5	100	5	~$0.60
多地点搜索	5×3	25	15	~$0.47

创建 Google Sheet 免费（使用 Rube/Composio 集成）。

执行前务必先运行 --estimate-only，查看 Apify 成本。

跟踪用量：https://console.apify.com/billing

设置

1. Apify API Token

# Get your token at https://console.apify.com/account/integrations
export APIFY_API_TOKEN="apify_api_YOUR_TOKEN_HERE"

2. 安装依赖

pip3 install requests

3. Rube/Composio（用于 Google Sheets）

创建 Google Sheet 会使用搭配 Composio 的 Rube MCP。Token 已预先配置。 如果无法使用，请更新 RUBE_TOKEN 环境变量或 search_jobs.py 中的默认值。

用法

步骤 1：定义你的 ICP 和目标职位名称

可以这样理解：“如果一家公司正在招聘 [职位]，说明他们正在投资 [你所解决的问题领域]。”

示例：

• GTM 代理机构：“Growth Marketing Manager”“SDR Manager”“RevOps Engineer”“GTM Engineer”
• AI 开发工具：“AI Engineer”“ML Ops Engineer”“Prompt Engineer”“LLM Engineer”
• 销售自动化：“SDR”“BDR Manager”“Sales Ops”“Revenue Operations”

步骤 2：估算成本

python3 scripts/search_jobs.py \
  --titles "GTM Engineer,SDR Manager,Head of Demand Gen" \
  --locations "United States" \
  --max-per-title 25 \
  --estimate-only

步骤 3：运行搜索

脚本会搜索 LinkedIn Jobs，按公司归类结果、筛选潜在客户，并自动创建 Google Sheet。

# Standard search (creates Google Sheet)
python3 scripts/search_jobs.py \
  --titles "GTM Engineer,SDR Manager,RevOps Engineer" \
  --locations "United States" \
  --max-per-title 25

# Deep search with custom sheet name
python3 scripts/search_jobs.py \
  --titles "AI Engineer,ML Ops Engineer,Prompt Engineer" \
  --locations "United States" \
  --max-per-title 50 \
  --sheet-name "AI Hiring Signals - Feb 2026"

# Filter results to only relevant titles (LinkedIn search is fuzzy)
python3 scripts/search_jobs.py \
  --titles "GTM Engineer,Growth Marketing Manager,SDR Manager" \
  --locations "United States" \
  --relevance-keywords "gtm,growth,sdr,marketing,demand gen,revops"

# Also save raw JSON alongside the sheet
python3 scripts/search_jobs.py \
  --titles "GTM Engineer,SDR Manager" \
  --locations "United States" \
  --output results.json

# Skip Google Sheet, console + JSON only
python3 scripts/search_jobs.py \
  --titles "GTM Engineer" \
  --no-sheet --json

脚本功能

1. 搜索 LinkedIn Jobs，通过 Apify 搜索每个职位名称/地点组合
2. 归类结果并按公司分组（去重）
3. 根据相关招聘信息数量和职位资历计算信号强度
4. 从职位描述中提取个性化背景信息（技术栈、增长信号、痛点）
5. 建议决策者职位名称（比招聘职位高一级）
6. 建议触达角度（加速、替代或扩充招聘岗位的工作）
7. 创建包含所有合格潜在客户的 Google Sheet
8. 在控制台打印找到的所有公司摘要

选项参考

Required:
  --titles              Comma-separated job titles to search

Optional:
  --locations           Comma-separated locations (default: no filter)
  --max-per-title       Max jobs per title per location (default: 25)
  --posted-limit        Recency: 1h, 24h, week, month (default: week)
  --output, -o          Also save raw JSON to this file path
  --json                Print JSON output to console
  --estimate-only       Show cost estimate without running
  --no-sheet            Skip Google Sheet creation
  --sheet-name          Custom Google Sheet title (default: "Job Posting Intent Signals - {date}")
  --relevance-keywords  Comma-separated keywords to filter truly relevant postings

Google Sheet 列

列	说明
信号	根据招聘信息数量和职位资历划分为 HIGH / MEDIUM / LOW
公司	公司名称
员工人数	员工人数
行业	公司所属行业
网站	公司网站
LinkedIn	公司 LinkedIn URL
招聘信息数量	找到的相关招聘信息数量
职位名称	实际发布的职位名称
职位 URL	主要招聘信息链接
地点	职位地点
决策者	建议联系对象的职位名称
触达角度	加速、替代或扩充招聘岗位的工作
技术栈	职位描述中提及的技术
增长信号	增长指标（首次招聘、扩张、融资轮次）
痛点	痛点指标（自动化、优化、手动流程）
描述	公司简介片段

AI Agent 集成

将此技能用于 Agent 时，典型流程如下：

1. 用户介绍其产品以及表示购买意向的职位类型
2. Agent 运行 --estimate-only，并与用户确认费用
3. Agent 运行搜索（自动创建 Google Sheet）
4. Agent 将 Google Sheet 链接分享给用户
5. Agent 简要总结优质潜在客户及其符合条件的原因

提示词示例：

“查找本周在美国招聘增长营销人员和 SDR 的公司。这些是他们需要 GTM 帮助的信号。我们为拥有 20-200 名员工的 A 轮至 C 轮 B2B SaaS 公司销售 AI 驱动的 GTM 系统。”

Agent 不应：

• 进行任何外联
• 发送任何电子邮件或消息
• 联系任何人

Agent 应：

• 在运行前提供费用估算
• 运行搜索（自动创建表格）
• 分享 Google Sheet 链接
• 简要总结优质潜在客户并说明理由

外联角度模板

脚本会根据职位发布的上下文自动分配一个切入角度：

“在招聘期间加速推进”——适用情况：职位发布较新，岗位为初级或中级

他们正在寻找某人来完成 X。随着新员工逐步上手，你的产品可以交付 X 成果。

“替代招聘”——适用情况：小型公司，有“首位员工”信号，正在从零开始搭建

他们想要 [role] 的产出，但如果使用你的产品，可能不需要聘用全职人员。

“放大新员工的效能”——适用情况：公司显然正在扩张，有多个相关岗位

新员工入职后，你的产品能从第一天起就让他们的效率提升 10 倍。

故障排除

“未找到职位”

• 尝试使用更宽泛的职位名称（例如，使用“marketing”代替“demand generation specialist”）
• 延长时间范围：--posted-limit month
• 移除地点筛选条件，以进行全球搜索

“无关结果太多”

• 使用 --relevance-keywords 按职位名称中的关键词筛选
• LinkedIn 的搜索结果较为模糊——分组和资格筛选步骤有助于过滤结果

“Google Sheet 创建失败”

• 检查 Rube MCP 是否可访问（令牌可能已过期）
• 使用 --no-sheet --json --output results.json 保存结果，而不创建表格
• 之后可以通过 scripts/create_sheet_mcp.py 创建表格

费用估算过高

• 减少 --max-per-title（通常 25 已足够）
• 减少搜索的职位名称数量
• 使用 --posted-limit 24h 快速进行每日扫描

链接

• Apify LinkedIn 职位搜索 Actor
• Apify API 令牌
• Apify 账单控制面板