别神话 AI!15 天做出求职平台后,我发现它根本搞不定这 3 件事
AI 技术正深度融入行业肌理,从产业流程到个体实践都在发生变革,透过对行业发展脉络的梳理,既能看见技术落地的机遇,也能感知到转型中的挑战,为理解 AI 时代趋势提供新视角。

知识库 2025 · 第 31 篇AI 确实让我的工作推进得很快,但真正的设计决策还是源于个人痛点、心理学和有意为之的用户体验。
MailPilot 平台——在 15 天内搭建完成,旨在帮助职场新人借助 AI 发起冷邮件营销活动
一个我深知的问题
几个月前,我从一个技术项目结业。我那些还在读大三的朋友们,都面临着同样的状况——通过领英(LinkedIn)的“一键申请”功能发出无数求职申请,却杳无音讯。甚至连一封拒信都没有,就只是石沉大海。 有人告诉我们,冷邮件或许有用。主动联系招聘人员,让你的自我推介更有针对性,说不定就能获得一个机会。但没人告诉我们具体该怎么做。
MailPilot 就是从这儿起步的。这是一个由我们打造、服务于我们——刚毕业的学生和初入科技行业的职场新人——的平台。我们的目标很简单:帮助用户借助 AI 发起有针对性的冷邮件营销活动、管理收件箱、申请工作、制作简历以及准备面试。 我们是一个五人团队,而我是唯一的设计师。整个平台,从构思到最终的用户界面(UI),仅用 15 天就搭建完成。
快速并不意味着轻率
说实话,这 15 天过得很快,感觉像一阵风。我一开始借助 Claude AI 生成基础用户界面,并用 ChatGPT 梳理设计架构,比如主导航栏该放什么内容、哪些操作需要更突出显示、AI 功能该置于何处。 这些工具帮我快速推进工作,但它们无法回答更深层次的问题,比如: 用户打开收件箱时应该有怎样的感受? 如何在不给首次使用的用户造成负担的前提下,组织好各项功能? 这个平台与现有平台相比,独特之处在哪里? 真正的用户体验(UX)工作就是从这些问题开始的。
基于亲身经历做设计
我们没有进行正式调研,也没必要。因为每个团队成员本身就是用户。那现有的平台呢?它们并不适合我们。大多数冷邮件工具聚焦于销售和营销领域,而非面向学生。简历生成器面向所有人设计,这意味着它们其实并没有真正针对特定人群。而且招聘平台缺乏个性化支持。所以我研究了像 Superhuman(用于收件箱设计)、resume.io 和 Zety(用于简历生成)、领英(用于求职流程设计)这类工具,还有其他一些用于 AI 面试准备的工具。但没有一个工具能将所有这些功能整合到一个连贯的平台上。而 MailPilot 要做到这一点。
冷邮件营销
活动流程以下是用户发起一项营销活动的步骤: 1.上传包含招聘人员详细信息的 Excel 文件,或者手动输入相关信息 2.选择手动撰写邮件或使用 AI 模式撰写。在 AI 模式下,用户描述想说的内容,AI 进行定制化撰写 3.安排活动发送时间或立即发起活动 4.跟踪活动表现:已投递、已打开、已点击、已回复、已退回 我将此流程设计成一种有引导的体验,而非满是按钮的操作面板。
左:活动创建步骤 1。中:活动创建步骤 2。右:活动创建步骤 3。
AI 能做与不能做之事
Claude 生成的用户界面草图是个不错的开端,包括布局、组件,甚至文案。ChatGPT 则在逻辑和结构方面提供了帮助。但它们无法解决流程、层级关系或设计意图方面的问题。 以下两个例子能说明设计决策是如何超越 AI 能力范畴的:
1.收件箱重新设计:从静态筛选到智能标签
Claude 设计的收件箱有全局搜索栏,以及草稿、星标、存档等标准筛选功能。这能用,但没能体现平台以 AI 为优先的特性。 所以我做了如下改进: 引入 “重要” 或 “跟进” 这类由 AI 驱动的分类方式 提供一种创建自定义标签的方法,AI 可以用这些标签对邮件进行分类 仅在相关时才出现的上下文二级导航(比如,这些 AI 筛选功能在 “已安排” 或 “已存档” 视图中不显示) 在每个标签页内进行本地搜索,而非对整个收件箱搜索 在邮件对话线程中设置 AI 机器人,用以建议回复内容或撰写后续跟进邮件 这样一来,收件箱就变成了一个工作空间,而不只是邮箱。
左:最初由 AI 生成的收件箱用户界面。右:重新设计后的版本,具备 AI 驱动的分类和上下文搜索功能。
2.操作面板优化:突出洞察,避免冗余
最初由 AI 生成的操作面板包含近期邮件、正在进行的活动,以及诸如 “起草回复” 之类的 AI 操作。但近期邮件在收件箱中已有展示,且正在进行的活动也有专门的标签页。在此重复展示只会让界面显得杂乱。因此,我重新设计如下:移除冗余组件展示从用户在各工具中的活动提取的 AI 洞察,例如:“您已申请 12 个职位,但未收到任何回复 —— 可尝试优化您的简历”“您在行为面试中的表现最佳 —— 平均得分 87%”添加一个横幅,推广如简历生成器这类使用频率较低的工具加入一个引导进度追踪器,促使用户探索所有功能现在,操作面板真正能为用户起到引导作用了。
左:Claude 设计的操作面板版本。右:重新设计后的版本,聚焦于用户洞察、进度及可操作指标。
最艰难的决策:将简历生成器定位特定领域
大多数在线简历生成器面向所有人,对于独立产品而言,这合情合理。但 MailPilot 是专门为学科技的学生设计的。 打造一个通用的简历工具会削弱用户体验。非科技领域的用户无法从平台的其他功能中获益,比如冷邮件营销活动或针对科技行业的 AI 面试准备功能。 所以我决定将简历生成器定位在特定领域。它围绕科技类简历所需的要素构建,即清晰、简洁、关键词优化以及相关性。 这种权衡让产品定位更聚焦、更实用,也更契合我们的实际受众。
一款专门为学科技的学生定制的简历生成器,以保持平台的一致性和特定领域的聚焦度。
清晰应对复杂性
面对如此多的功能,我采用了以下方法: 侧边栏导航,按逻辑对工具进行分组 使用步骤引导(Steppers)处理诸如简历创建和邮件营销活动这类多步骤流程 渐进式呈现,保持界面简洁但功能深入 锁定用户界面(Locked UIs),鼓励用户探索新工具或升级套餐 引导进度追踪器,指引用户完善个人资料并尝试核心功能 如此一来,即便平台功能不断扩展,也能保持简洁清晰。
开发人员洞察与用户体验响应
一位开发人员指出了一个问题:群发邮件耗时较长,他们希望为每封已发送的邮件显示实时进度条。从技术层面讲,这很有用,但我担心与速度更快的营销工具相比,这会凸显平台的一个缺陷。 所以我提出了一个调整方案: 将邮件分批处理 显示批次进度,而非每封邮件的进度 将此作为一项有意为之的反垃圾邮件措施,以提高邮件投递成功率 问题解决了,信任也建立起来了。
基于批次的邮件进度指示器,旨在让用户安心,同时优化邮件投递效果。
最终思考:持续学习,持续打造
MailPilot 仍在开发中。我尚未收到真实用户反馈,或许一旦收到,就能发现新的见解,甚至可能会为此写一篇后续文章。 但这篇文章并非为了彰显专业知识。我在学习,在尝试,只是记录这个过程——其中的成果、权衡,以及 AI 无法复制的人性化考量。 如果这篇文章能让哪怕一位设计师、开发者或学生,在设计时感到更有能力做到更快、更巧且更具同理心,那就值了。 ···如果你正在借助 AI 进行开发、为同行做设计,或者只是试图在快节奏的世界里理解用户体验,很期待能听到你的想法。
原文标题:How I designed a full AI job platform in 15 days — and what AI couldn’t do
原文链接:https://medium.com/design-bootcamp/how-i-designed-a-full-ai-job-platform-in-15-days-and-what-ai-couldnt-do-a2a5ea650f9f
作者:Jayasri Chakraborty
审核:李泽慧
编辑:高卫娜
文章字数:3209
预计文章阅读时长:9分钟
文章已向作者获取授权
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作者:Jayasri Chakraborty,审核:李泽慧,编辑:高卫娜
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题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。
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