# 启动提示词

把下面这段提示词交给一个能访问 Metix AI Platform 的 agent：装好 [metix-skills](https://github.com/MetixAI-Official/metix-skills)、接上 MCP 服务，或者直接用 REST 并设置好 `METIX_KEY` 都可以。对一家有 110 个左右在招岗位的公司完整跑一遍大约 28 到 35 API Credits，大部分花在读岗位上。超过 50 之前它会先停下来问你。

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用 Metix AI Platform 告诉我 Notion 在招什么人。只通过公开的 Platform 访问（REST 地址 https://mira-api.metix.ai、MCP 服务或 metix-skills），密钥从 METIX_KEY 读取，任何时候都不要打印密钥。

1. 先读规则再查询。调用 GET /contract（免费），读岗位字段 company.name、is_open、title、location.city 和 seniority。开始和结束时各调用一次 GET /auth/key/status（免费）查余额，总花费超过 50 API Credits 之前先停下来问我。

2. 统计范围。company.name eq "Notion" 且 is_open eq true 的岗位，放在同一个 all 节点里。

3. 先计数。用 size 1 查一次，告诉我总数，以及全部读完要花多少（每读 5 个岗位 1 API Credit，每搜 25 个 id 大约再加 1）。超过上限就先问我。

4. 预算。按 size 100 分页拿到全部 id，再每批 100 个读岗位，只取 title、location.city、location.country 和 seniority。

5. 抽查。确认每个岗位确实属于这家公司，而不是同名公司。看着不对的列出来并排除。

6. 清洗。重复发布的岗位分开算，并说明有多少个标题出现了不止一次。

7. 分组。按关键词把每个标题归入一个类别，按顺序取第一个匹配：数据和 AI、工程、产品和设计、销售和合作、市场、客户和培训、财务法务和人力。把关键词列表和没有归类的标题给我看，改到一个不剩为止。

8. 输出。三张计数表：按类别、按城市、按级别，写上数据日期。记录只留在我们的对话里。

9. 图表。一张按类别的横向条形图，从多到少，每条标上数字。标题写出最突出的发现。

10. 局限。说明这只是一天的在招岗位，有的岗位从不公开招，有的招到人了也没下架，关键词分类比较粗。
```

## 怎么改成你自己的问题

| 要改的 | 改哪里 | 例如 |
| --- | --- | --- |
| 公司 | 第 2 步 | "Figma"、"Databricks"（先看总数） |
| 类别 | 第 7 步 | 把工程再拆成平台、产品和安全 |
| 只看最近的岗位 | 第 2 步 | 加上 posted_date gte now-30d |

## 运行前先问清楚

1. 哪家公司？名字要和它岗位上写的一致。
2. 看全部在招岗位，还是只看最近发布的？
3. 你的问题关心哪几个类别？