先别把“选方向”当成一次定终身。立正的建议是:从你能拿到的那一档工作起步,用行动试出方向,而不是先想好再动。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
方向不是想出来的,是走出来的
材料里的观点立正明确反对“先想清楚哪个方向最适合我”的思维方式。他说,很多人把选择限制在“怎么把过去学的用上”,这等于在有约束的条件下做优化;而现实中应该做无约束的优化,因为学校那套“三年级用二年级知识”的线性路径在社会上不成立1。他给的具体做法是:先找一个你“能去的地方”,比如你现在是五十分,就找六十分的工作,进去之后再往七十分走;不要一上来就瞄准七八十分,那只会浪费时间1。这与“你能走多远,比往哪个方向走更重要”是同一个意思:方向本身不决定成败,你能在一个方向上做多深才决定2。
用行动引领,而不是先补知识
材料里的观点立正认为,学校过度侧重“求知”,而现实世界里行动、思考、求知的比例至少是 6:3:1:先用行动和思考遇到瓶颈,再有针对性地学知识3。他还说,真正的宝藏藏在迷雾之中,你不可能在行动之前就看清楚3。对“没有特别擅长领域”的人来说,这意味着不必先确定一个技术方向再去投简历;可以先投那些门槛够得着、能让你动手做的岗位,在做的过程中判断哪些能力值得加深。
把“不依赖公司”当成长期备份,而不是毕业前的必选项
AI推演立正给大学生的第一条建议是:认真想一个不依赖公司也能创造价值的事,因为公司只是间接满足需求的渠道,而且把命运交给了别人4。他后来解释,这条建议其实是说给打工的人听的,目的是不要让自己落到完全被动的局面5。这不是要求你毕业就创业;更实际的理解是,在找工作的同时,留一条自己能直接提供价值的小路径。这是 AI 根据他的判断做的应用推演,不是他针对德国或延毕情况的具体建议。
提供的材料没有涉及德国就业市场、延毕对求职的具体影响,也没有针对你所学专业或签证条件的建议。以上是立正关于职业选择的一般判断,不能替代对德国具体岗位和居留规则的核实。
出处
- 1118. 从「象牙塔」到「真本事」,AI时代如何打造个人价值|课代表立正
立正直接批评“先想清楚方向再行动”的思维,并给出从六十分岗位起步的具体路径。
- 2第10课|打工人的运用公式,最大化自己的赢面的具体路径
说明方向本身不决定成败,能走多远更重要。
- 3第02课|学习工作和赚钱的正确方法
解释为什么应该先行动、再针对性学习,适合没有明确技术方向的人。
- 4对大学生的三条建议:找到工作以外的自我价值
立正给大学生的第一条建议原文,用于理解“不依赖公司创造价值”的出发点。
- 5拆解职场进阶的世纪谎言|Waking Up at the End of the Ladder
可回到原文核对这部分判断
追问2026年11月11日
在德国找第一份工作时,怎么判断哪些岗位是“六十分够得着”的?
现有材料没有给出“六十分够得着”的判定标准,但提供了一个可迁移的思路:先按匹配度筛出少量岗位,再集中精力提高这几次投递的命中率,而不是无差别海投。
先筛出匹配度高的岗位,再谈够不够得着
Ethan 把求职结果拆成“投递数量 × 单次投递效率”,并指出在命中率只有百分之一二的低概率环境里,数量仍然重要,但数量不能替代策略。他批评无策略的海投“很多时候不是一个策略,而是在缓解你的焦虑”。Carina 的做法是每天只投十个左右,但先从匹配度高、价值更高的岗位里挑最匹配的去投1。这套思路可以借来回答你的问题:判断一个岗位是否“六十分够得着”,第一步不是问自己够不够强,而是先看岗位与自己的匹配度,把明显不匹配的先排除,再在剩下的里面比较。这是 AI 根据材料做的推演,原文并未直接讨论德国或“六十分”这个门槛。
立正本人的主张:少而精,提高有限几次的成功率
材料里的观点在对话中,立正提出自己的主张:因为海投失效了,所以大家应该对每个岗位更认真地准备,想方设法提高有限几个岗位的成功率,并问这是不是一个错的策略2。这里要注意,这是他提出的判断和提问,不是已经验证的结论;同一段对话中嘉宾的回应在提供的片段里没有确认归属,所以不能说他认可或否定了这个主张。对你而言,这至少说明“够得着”不是靠投得多来试出来的,而是靠对少数岗位做更充分的准备。
把标准落到可观察的动作上
AI推演按上面的思路,你可以把“六十分够得着”操作成几个可检验的问题:这个岗位的要求里,有多少是我现在就能对上号的;我能不能针对它做出一份明显更贴合的申请,而不是通用简历;投出去之后有没有回音。Carina 的经验是在大量岗位里挑最匹配的少数去投,而不是靠一份简历横扫市场1。这是 AI 的应用建议,不是原文对德国求职的具体指导;实际效果要靠你自己投几份后看反馈来调整。
提供的材料讨论的是求职市场与投递策略,没有涉及德国具体行业、岗位要求或“六十分”这类门槛的判定方法,因此无法给出针对德国岗位的具体标准。
出处
- 1AI时代,找工作和创业的有效方法|Jobright联创/CTO Ethan对话
提供匹配度筛选、投递数量与效率的关系,以及 Carina 挑最匹配岗位投的做法。
- 2AI时代,找工作的难度,远超你想象|Jobright创始人分享一线求职数据
记录立正本人关于少而精、提高有限几次成功率的主张,以及他向嘉宾提出的问题。
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
也可以接着问:
别人还问了
- ai时代,我应该怎么了解我想做,可以做的事,作为马上就要毕业的大学生,我应该怎么样去求职。
先别急着海投简历,花一两天认真想清楚:不靠公司,你能给别人提供什么价值;再花几周去真实试一次。
- AI写东西很快,我怎么判断它写得对不对?
先别急着逐句改,先问自己能不能指出“哪里不对、为什么”。说不清时,把标准写成可读的文档或评分表,再对照原文和具体场景检查。
- 我该不该从ucberkeley本科退学去创业,我学的社会学专业,学不到任何东西
现有材料没有直接讨论“伯克利社会学该不该退学创业”,但能帮你把问题拆成两件事:先验证创业想法是否值得你押上退学,再判断“学不到东西”是课程问题还是你还没找到用法。
- 课代表曾经提到过他在meta上了一门数据相关的课程,不知道是什么
现有片段只能确认立正曾在 Meta 做数据科学家,没有提到他在 Meta 上过哪门数据课程,因此无法给出课程名称。
- Product data scientist在ai时代应该如何转型
核心不是补更多分析技能,而是从“做一段执行”转向“设计系统让AI把结果做出来”,并先确认自己现在的工作是否真在创造价值。
- 立正自己做出来问问立正这个工具以后立正最常问问问立正的问题是什么问题?立正最感兴趣问问立正的问题是什么问题?当问问立正问世以后立正最好奇的问题是什么问题?
现有材料没有记录“问问立正”上线后用户实际最常问、立正最感兴趣或最好奇的问题;能确认的是他做这个工具的动机,以及他判断好问题的标准。