現代求職不再是單純投遞履歷與等待回覆，而是一場結合知識管理、訊號放大與行動節奏的長跑。當生成式 AI 已成為人人可得的工具，真正拉開差距的從來不是你讓 AI 生成了多少段落，而是 AI 到底多「理解你」它是否吃進你的經歷與成果、你的價值主張與職涯目標、你鎖定的公司與團隊文化。這就是 context engineering 的核心：以一組可重複、可擴充的語境，把「你是誰」「你要什麼」「你如何證明」長期餵給 AI，使它每一次搜尋、總結、規劃與寫作都帶著你的指紋。
為什麼是 Comet？ 因為 Comet 不是把 AI 外掛在瀏覽器上，而是讓瀏覽器原生理解你的情境。它在你已登入的環境裡調用 web credentials，並透過 My Connectors 把 Notion、Google Drive 甚至你常用的協作工具納入檢索與推理範圍。你無須反覆複製貼上，也不必在十個分頁之間跳轉；當你研究一間公司、撰寫一封冷啟動訊息或比對面試重點時，Comet 會同時參考你的私有知識與公開資訊，產出真正「貼你」的答案。換句話說，Comet 把 AI 從「會聊天」升級為「會在你的場景裡工作」——而求職，正是最需要場景感的任務。
在開始之前：像做 SEO 一樣，先把你的 Context 打底
語境準備就像為「你自己」做 SEO。你不是硬塞越多資料越好，而是建立一套能長期約束、引導 AI 的框架。這個框架我建議用兩層來打底：先釐清原則（Principles），再定義目標（Goals）。前者決定你如何思考，後者決定你要去哪裡。兩者一起，才能讓 AI 找得到、判斷得對、建議得準。
2.1 先釐清原則（Principles）：用 Ray Dalio 的方式，把判斷寫成「可執行規則」
Ray Dalio 在《Principles》裡的精髓，不是告訴你哪條原則最聰明，而是教你把「反覆出現的決策情境」提煉成可重複的判斷規則。把這個方法用在求職上，你要做的不是寫漂亮的座右銘，而是把「我如何選擇機會」變成 AI 能讀的運行邏輯。做法很務實：開一頁 NotebookLM 或 Notion，建立一本「我的決策原則」小手冊，分為三層——決策原則、策略原則、合作原則——每一條都用 If–Then 或 Prefer–Avoid 的形式寫清楚。
直接參考NotebookLM，協助你快速彙整概念：https://notebooklm.google.com/notebook/77810fcf-7578-43cc-9e24-b024a3554416
例如在決策原則上，你可以把「成果導向勝於頭銜」「速度優先但不犧牲質量」「以假設→實驗→證據迭代」寫成規則：如果 JD 強調跨部門試驗與快速落地，我優先；如果流程僵化、決策權遠離市場團隊，我避免。 策略原則則規範你追求的賽道與階段：如果是跨境支付、電商增長、GTM 場景，我優先；如果是穩態維運與小修小補，我避免。 合作原則處理文化與人：如果直屬主管重視數據敘事、願意授權試錯，我優先；如果團隊以層級壓過討論，我避免。
寫原則時請把它們轉成 AI 可用的「約束提示」：在頁面頂端新增一段說明，告訴之後的任何 AI（包含 Comet）在生成建議前必須先檢查這些原則是否被滿足；若有衝突，要提出權衡與替代方案。這能把你的個人偏好內化為「AI 的預設立場」，也讓每一次產出都有一致的「你的味道」。最後，加上一頁「反面清單」——那些你不做、不要、不能接受的條件。Dalio 強調「痛點是進步的線索」，你也可以把過往踩過的坑寫成反例規則，讓 AI 自動避開。
打造系統思維，這個 NotebookLM / Notion AI指令：實戰求職與面試全攻略 可以幫助你建立概念：https://buymeacoffee.com/mclty/e/464048
2.2 再定義目標（Goals）：把原則落地成可檢索、可篩選、可度量的任務邊界
有了原則，下一步是把它們落到可被搜尋與判斷的目標。這裡的陷阱是寫成籠統願望——例如「找更好的 PM 工作」。我們要的是 AI 能運算的邊界，因此目標必須具備三個特性：可檢索的關鍵詞、可篩選的條件、可度量的門檻。
先從語義清楚的敘述開始，像是：「我鎖定 跨境支付與電商成長 場景的 產品經理；優先 英語為主、跨區域 團隊；高度重視 ownership 與實驗速度；公司階段以 0→1/1→n 為佳。」把這段話再拆成可標籤的欄位：職能（PM / Growth PM）、領域（Payments / E‑commerce / Fintech）、產品階段（0→1 / 1→n / n→n）、語言（EN first）、組織型態（Remote‑first / Distributed）、文化關鍵詞（Ownership / Experimentation / Data‑driven）。接著補上硬邊界：地區與簽證可行性、薪資與總報酬區間、時區重疊、出差頻率、面試時程容忍度。最後定義結果指標與時限：例如「四週內達成 30 次高匹配度互動；兩週內完成三版履歷 A/B；每週產出兩封高品質 The Structured Ask 轉介信並追蹤回覆。」
把這一切寫成一段可直接餵給 AI 的「目標宣告（Goal Manifest）」，放進你的 Notion／NotebookLM，並在 Comet 內作為固定上下文使用。從此之後，當你問「幫我評估這個 JD 是否合適」或「請改寫我的自介以匹配這間公司的產品文化」，AI 會以你的目標宣告作為第一性參照，少走空話與模板的彎路。你也可以把目標宣告延伸為篩選語法**：例如「若 JD 同時包含 Payments、Cross‑border、Experiment 三詞，且公司技術棧含 Java/Kotlin 或 Python，則標記 High Match；反之若強調維運與合規流程、決策權限分散，則標記 Low Match 並說明原因。」這樣的規則讓 AI 能在茫茫職缺中自動做出帶理由的排序，你的時間就花在真正值得的對話與投遞上。
若你想快速掌握標宣告（Goal Manifest）模板框架，可以參考：https://buymeacoffee.com/mclty/e/464965
把 Context 串進 Comet 的日常工作流：讓瀏覽與產出共享同一個腦
當原則與目標準備好，接下來你需要一個「把內外部資訊熔接」的場景。這正是 Comet 擅長的地方。你打開公司新聞或員工部落格時，側邊就能同時呼叫你在 Notion 的專案案例、Google Drive 的投影片、Slack 的決策紀錄與行會筆記；當你撰寫一段自我介紹或冷啟動訊息時，Comet 會從你的語境中擷取可用的證據與措辭，並對齊對方公司的語氣與價值觀。久而久之，你不再需要「找→貼→改」的搬運工流程，而是直接在同一個畫面完成「研究→生成→調整→回填」的閉環，語境也在每一次互動後持續變厚。
讓 LinkedIn 變成訊號放大器：同一組語境，對外一致、對內可重用
把 LinkedIn 想成你的「外部語境面」。你的原則與目標是一套內部作業系統，但真正被市場看見、被演算法理解、被決策者接收的，是外部面向的敘事。關鍵不在於把履歷貼上去而已，而是讓「我如何選擇機會」與「我準備好了什麼價值」變成全站一致的語言。當你在 Notion 或 NotebookLM 製作了《我的決策原則》與《目標宣告》後，第一步不是急著發文，而是重寫你的標題、About、經歷摘要與精選內容，讓它們全部回到同一個母敘事：我在哪個場景擁有可複製的影響力，我打算在下一份工作把什麼能力放大，以及我如何證明這一切曾經有效。
這裡的「一致」不是套版，而是精準對齊。你的原則若強調「速度與實驗」，標題就不該只寫「Product Manager」，而應在三秒鐘內傳遞你對實驗文化的偏好與擅長處；你的目標若鎖定「跨境支付與電商成長」，About 的開場就必須明確指出你在這些場景的可驗證成果，並用一句可被複製引用的數據做錨點。經歷段落則把情境、行動與證據收斂在兩三句具判斷力的語句裡：曾在哪個地區、與哪些角色、以何種節奏，完成了什麼樣的成長任務。當整份檔案都說同一種話，LinkedIn 的搜尋、推薦與人眼掃描才會在同一方向上強化你。
這個 NotebookLM / Notion AI指令：實戰求職與面試全攻略 可以幫助 完善Linkedin：https://buymeacoffee.com/mclty/e/464048
把語境變成行動：讓 AI 幫你找機會、篩職缺、寫出對話的開場白
一旦語境明確，就可以從被動整理資訊，進入主動驅動決策的狀態。在這個階段，Comet 不只是你的搜尋輔助工具，而是理解你邏輯與偏好的任務助手。當你已經連結好 Notion、打開 LinkedIn，Comet 能夠根據你儲存的原則與目標，協助完成一系列高價值且重複性高的求職任務：
例如：
「請根據我Noteion中提到的原則頁面，在 LinkedIn 上找出目前開放職缺的 XX類型公司，職缺名稱含 ‘XXX’ 且 JD 中強調 ownership、cross-functional decision-making 與 fast experimentation。」
以下是Comet的回覆（刪除敏感資訊）
依照你的 Notion 「my principle」要求的標準（XXX Tier 1/2、強調 Ownership、跨部門決策、快速實驗文化），近期 LinkedIn 上以下職缺高度符合你的條件：
1. [Remote Sr XX Manager, XXXX @ ABC]
性質：SaaS／Remote／Senior XXX Manager
JD亮點：
明確提及「Lead the development process from ideation through launch」
強調 Ownership：「Define and communicate the product vision and strategy to cross-functional teams」、「Act as Product Owner for sprint delivery與roadmap規劃」
跨功能決策與執行：「Lead跨部門、推動目標、合作戰略與技術團隊」
高度實驗：快速產品週期與市場反應
薪資範圍：USD 150K ~ 175K
這樣的指令背後不是單一關鍵字比對，而是從多層語境中推論最符合個人偏好的條件：包含公司規模、產品類型、團隊型態與文化訊號等，真正解決「我該把時間花在哪些機會上」的痛點。還有其他類型的語境應用情境，例如：
人脈定位：
「根據目前追蹤的 10 間公司，幫我找出在台灣或新加坡有任職經驗的中階XX職位工作者，列出 LinkedIn 個人頁與最近三篇發文主題，評估是否適合主動接觸。」
以下是Comet的回覆（刪除敏感資訊）
以下是近期在台灣及新加坡有XX經理/ LinkedIn 個人頁與最新三篇發文主題——可供你評估是否值得主動接觸：
1. ABC.（台灣，台北）
Senior XXX Manager，具備ABC、CDE等B2B/B2CXX經驗
LinkedIn: XXX最近三則發文／互動主題：
關於紀律、深度專注與進步——高效成就與自律的重要性
貼文連結
精華：探討高績效人士的關鍵特質，包括選擇長期利益、專注深度工作及擁抱不完美，給予產品管理和職涯規劃啟發。成長型思維與職涯九大轉念
貼文連結
精華：領導力、責任、溝通、聚焦、自我成長、擁抱錯誤等對職涯發展的寶貴省思。
-（第三則較久未更新，近期互動以轉發職場及XX主題為主）
專業評估建議：發文內容有條理、重視產品流程優化與組織效能，且懂得自我檢討，較偏向重視個人成長與團隊管理，適合主動接洽有產業或HR SaaS解決方案背景者。
轉介準備：
「請根據我的Linkedin頁面，查看ABC職缺 JD 中的任務描述，撰寫一封簡短且清楚的介紹信，語氣專業但具合作意圖，重點強調過去與該類產品類似的貢獻經驗。」
公司研究與風險判斷：
「請根據我的Linkedin比對該XX公司LinkedIn 頁與官網、近期產品發佈或人事異動，請列出與我原則可能衝突的風險因子，例如流程過慢、管理層更動頻繁、決策去中心化等。」
自我介紹與貼文輔助：
「請調用我Notion定義的價值主張與原則為基礎，撰寫一段 90 秒的面試開場白，或一則針對 XX 領域的洞察貼文，可用於 LinkedIn 或內部介紹。」
這些任務過去都需要用戶自己花數小時篩選職缺、組織連結、設計話術、書寫語氣，但當語境被系統化餵入，AI 就能完成從「判斷→生成→整合」的一條龍處理。而這種處理，並不僅止於一時的效率提升，而是徹底改變了使用者如何做選擇、如何發訊號、如何建立自己的職涯策略儀表板。
結語：讓語境成為你求職系統的中樞，而不只是背景資料
在這個 AI 能力快速同質化的時代，真正的競爭力來自你能否打造一套有記憶、有邏輯、有回饋機制的個人化工作流。語境不是附加資料，而是讓 AI 幫你做決定的必要條件。Comet 之所以重要，不是因為它比別人更會寫句子，而是因為它能記住你設定的原則與目標，並在每一次任務中反覆引用它們——從搜尋職缺、評估風險、撰寫訊息，到建立溝通節奏。
當你真正啟動這套「語境驅動的求職系統」，你的產出會更一致，對外訊號更精準，決策也更迅速穩定。你不再是被資訊推著走的使用者，而是用語境框住節奏的策略操盤手。接下來的教學會進一步帶你走進這整套系統的實際操作流程：如何用 Comet 串接 Notion 與 LinkedIn、如何寫出高效的 prompt、如何設計你的每日行動節奏。讓語境，不只是你腦中的想法，而是你求職旅程中最穩定的導航座標。