从全网搜集岗位、定制投递内容、发送邮件到回复沟通—— 这些求职中最耗时的重复劳动，现在都可以用一句话交给 Openclaw 自主完成。
下面这些都是真实的使用场景。你不需要一家家去搜、一封封去写—— 直接告诉 Openclaw 你想要什么，它来帮你跑。
你对 Openclaw 说
"帮我在 LinkedIn、Boss直聘、智联招聘上搜索「产品经理」岗位，要求北京、薪资 20K 以上，把所有符合条件的 JD 和联系方式整理成一张表。"
Openclaw 做了什么
Openclaw 打开了多个招聘平台，自动过滤薪资和城市条件，抓取了 47 个符合要求的职位，整理到表格里，包含公司名、岗位要求摘要、HR 联系方式和申请链接。
你对 Openclaw 说
"读取我的简历文件，再读这家公司的 JD，帮我把简历里和这个岗位最相关的经历突出出来，再写一封 300 字的求职信，语气专业但不死板。"
Openclaw 做了什么
它把简历和 JD 都读了一遍，识别出技能匹配点，重新排列了工作经历的描述顺序，并生成了一封针对这家公司文化定制的求职信，语气自然，重点突出。
你对 Openclaw 说
"按照这份 HR 联系人列表，帮我分别发送求职邮件，每封都用对方的公司名和职位名做个性化开头，附上我的简历 PDF。"
Openclaw 做了什么
Openclaw 逐条读取名单，为每家公司生成个性化邮件正文，通过 Gmail 依次发送，并把每封邮件的发送状态记录到跟踪表里，全程无需人工干预。
你对 Openclaw 说
"帮我查一下最近 3 天收到的招聘相关邮件，把哪些公司回复了、说了什么、有没有邀请面试整理出来，需要我回复的列一个优先级清单。"
Openclaw 做了什么
Openclaw 读取了收件箱，找到 8 封招聘回复，分类整理成「已邀请面试」「感谢但婉拒」「等待进一步跟进」三类，并标出了 3 封需要在今天回复才不会失去机会的邮件。
你对 Openclaw 说
"帮我搜一下这家公司的背景：融资情况、最近新闻、员工评价、主要业务，面试前我需要一份简单的情报摘要。"
Openclaw 做了什么
它在全网搜索了该公司的官网、36Kr 融资报道、脉脉员工点评和 LinkedIn 页面，整合出一份「公司情报简报」，包含融资轮次、核心产品、团队氛围评价和近期新闻，方便面试前快速了解对方。
你对 Openclaw 说
"帮我统计一下这两周的投递情况：投了多少家，回复率怎样，哪类岗位回复率更高，哪些 JD 关键词值得重点匹配。"
Openclaw 做了什么
Openclaw 读取了投递跟踪表，发现向中型公司投递的回复率是大厂的 2.3 倍，含「数据分析」技能的 JD 匹配后回复率提升 40%，并生成了下一阶段的投递策略建议。
求职是一个典型的「高重复、多渠道、需要个性化」的任务链。 Openclaw 把每一个环节都变成了可以自主执行的操作。
跨平台浏览 LinkedIn、Boss直聘、智联、拉勾等，自动过滤条件、去重汇总，把分散的岗位信息集中到一张工作台。
读取 JD 关键词，对比你的简历，自动突出最匹配的经历，生成针对每家公司定制的求职信，不再千篇一律。
通过 Gmail 集成，按联系人列表逐一发送个性化求职邮件，自动附上简历，记录每封的发送状态。
定期扫描招聘相关的邮件回复，自动分类「已邀面试」「待跟进」「已婉拒」，并生成优先处理清单。
面试前自动搜集目标公司的融资进展、产品方向、员工评价和近期新闻，生成一份「公司情报简报」。
统计回复率、分析哪类岗位更匹配、找出最值得继续投的方向，把求职变成一个可以持续优化的策略。
求职自动化覆盖浏览器操作、邮件读写、全网搜索和数据整理多个环节。 Openclaw 通过以下 5 个核心模块的协作把它们串联起来。
这是求职的起点。Openclaw 集成了 Playwright 等浏览器控制工具，可以像真人一样打开 LinkedIn、Boss直聘、智联招聘等平台，输入搜索条件、滚动页面、读取 JD 内容、提取 HR 联系方式，并把结果整合到一张统一的工作台里。关键点在于：它不只是调用 API 拿数据，而是真实操控界面，绕过了那些需要登录才能看到的内容。
投简历和跟进回复都需要邮件能力。通过 Gmail MCP 或 Email Skill 接入，Openclaw 可以读取你的收件箱，识别哪些是招聘回复、哪些需要今天处理；也可以按你的联系人表单批量发送邮件，每封都用对方的公司名和岗位做个性化开头，自动附上简历附件。这一步的核心是「读写分离」——它读邮件是在分析状态，发邮件是在执行操作。
简历不该是固定模板。Openclaw 可以读取你本地的简历文件（PDF、Markdown 或 Word 都可以），再读取目标岗位的 JD，用推理能力找到两者的关键词交集，调整简历里经历的描述顺序和侧重点，生成一封匹配度更高的求职信。这不是简单地替换关键词，而是真正理解了岗位需求后做出的内容决策。
面试前对公司的了解程度往往决定成败。Openclaw 可以接入网页搜索能力，在全网搜集目标公司的融资新闻、产品评测、员工评价（脉脉、Glassdoor）、Crunchbase 整合成一份结构化的「公司情报简报」。整个过程不用你自己一个个去翻页面——一句话，等几分钟，情报到手。
求职不是一次性任务，而是一个持续几周甚至几个月的流程。Openclaw 的编排层可以让它持续运行：今天帮你投一批简历，明天早上扫一遍收件箱更新跟进状态，后天提醒你哪些公司该跟进了。它不会因为「上下文满了」就忘掉之前的状态，而是把投递进度、回复情况、公司情报都维护在一份持续更新的工作台里。
接入之后，这些句子可以直接发给 Openclaw，改改岗位名和城市就能用。
帮我在 LinkedIn 和 Boss直聘上搜索「[岗位名称]」职位，要求 [城市]、薪资 [xx]K 以上，把所有符合条件的岗位名称、公司、JD 摘要和联系方式整理成一张表。
读取我桌面上的「简历.pdf」，再读这个职位的 JD：[粘贴 JD 链接或内容]，帮我把简历里最匹配的经历排在前面，并写一封 300 字以内的求职信，语气专业、重点突出对方需要的两个核心技能。
按照这份联系人表格里的 HR 邮箱，帮我分别发送求职邮件，每封邮件开头用对方公司名和岗位做个性化问候，附上我的简历 PDF，完成后把每封的发送状态记录到表格里。
帮我扫一遍最近一周的收件箱，找出所有和求职相关的邮件，按「已邀面试」「等待回复」「已婉拒」分类，标出哪封需要今天回复，给我一个优先级清单。
我明天要面试 [公司名]，帮我搜集他们的：最近融资情况、主要产品和竞品、Glassdoor/脉脉上的员工评价，整理成一份面试前情报简报，控制在 500 字以内。
读取我的投递进度表，分析一下：哪类岗位回复率最高？哪些公司规模的回复率更好？我的简历里哪些关键词出现在回复最多的 JD 里？给我 3 条下一阶段的投递策略建议。
拒绝千篇一律的机械化回复，通过三大核心配置文件为你的 AI 注入有趣的灵魂。
通过 Gmail API 和 OAuth 授权，让 Openclaw 读邮件、筛重点、起草回复。
使用 Bird Skill 复用浏览器登录态，把 Openclaw X 变成发帖、回复、监控提及、阅读帖子串和自动化运营的一体化工作流。
把 GPT、Gemini、Claude 的现有订阅接进 Openclaw，让 Openclaw Codex、Openclaw Gemini 和 Openclaw Claude 尽量避开额外 API 计费。
了解怎么把重复任务封装成可复用的 Skills，让 AI 按固定步骤、规则和边界稳定执行。
了解 Openclaw Browser 的两条上手路线：Playwright MCP 和 browser-use，以及它们分别该怎么安装。
学习如何安装和配置 OpenClaw 自动化系统，覆盖了从环境准备检查、安装到常用的控制台指令。
了解 OpenClaw 如何自己查库存、联系经销商，并跨浏览器、邮件和消息渠道多轮谈价，最终帮用户省下 4200 美元。
了解如何让 Openclaw 帮你写代码、提 PR、做 Code Review、整理 Issue 和生成 Changelog，把重复的 GitHub 操作全部交给 AI 自主完成。
了解如何用 Openclaw 全网抓取租房信息、跨平台比价、批量发送询盘，并帮你和房东多轮沟通谈价，把租房最耗时的部分全部交给 AI。