去年12月，一个做用户体验研究的人开始往Mercor投简历。那是家付费请专家帮忙训练AI模型的平台。面试做了一轮又一轮，之后就是等——等岗位真正开放到自己头上。

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等待的时间里，他把市面上做AI训练和数据标注的平台挨个比了一遍，发现没有一个像样的聚合站。用他的话说，这个领域里几乎所有的招聘板和聚合器都是明显的AI生成垃圾：同一个模板换个logo，文案糟糕到读不通，还特别爱用破折号。

于是他做了aitrainer.work，一个以用户体验为先的AI训练师求职平台。

从招聘板长成资源站

最初只是一个基础招聘板，后来长成了多面手平台。里面有人才池，他根据技能和背景手动把候选人和最新岗位做匹配；有一个免费学院，模块围绕数据实验室的真实任务设计，内容按用户反馈持续改。有用户提出某个模块想要记忆卡片，一天之内就加上了，随后推广到其他所有模块。

站内还有指南、新闻、模拟面试题、练习题，以及一项认证资格——通过考试的人可以把它写进简历和领英。

技术栈上，站点跑在Astro和Cloudflare Workers上，数据库用Cloudflare D1，自建的爬虫每天读取各平台的招聘板。第一版他用Sourcegraph的AI编程代理Amp搭出来，4月换成了Claude Code。

他对这套工作流的评价很直接：对一个自认代码写得不算好、但清楚好产品长什么样的UX人来说，vibe coding是极强的工具。创意精力放在用户体验和服务设计上，建造交给代理。这和他当年在产品团队干的活没本质区别——告诉别人想法不行，用可用性测试证明，再给改进建议。

和同类聚合器的差别

他相信aitrainer.work是同类里最好用的AI训练招聘板，也是唯一真正围绕用户设计的平台：每个设计决策都基于用户研究收集的数据和洞察，产品按反馈不断迭代。

另一个用力点是让站点看起来尽量不像AI生成。他承认自己用Claude写代码，但如果有用户打开任何页面第一反应是"这是AI做的"，在他看来就是失败。他对文案尤其执着——和UX文案作者共事过的经历让他知道文案对产品有多关键，也知道AI代理在这件事上出了名地差。

选品上他主动做减法：少收录一些平台和岗位，避免批量制造低质量列表，同时过滤掉垃圾平台和可疑平台，只留质量玩家。比如用自家加密货币支付训练师报酬的平台不收录，工人反馈压倒性负面的平台也不收录。别的聚合器岗位数量更多，他选质量优先。

麻烦和下一步

站点上线快满一年，他自认算成功：用户反馈总体正面，人才池超过1700人，成功入职400人。

但问题也在：站点面临SEO和收录方面的困扰，最近还冒出一批抄袭者和竞争者。他的应对是强化自有数据——招聘战绩、独家的开放统计和研究洞察，这些别人复制不了。

他还在试游戏化，给人一个每天回站的理由，顺便练RLHF技能。另外手上在做的不止一个、不止两个、不止三个——是四个衍生平台，各自面向不同用户，各有设计和营收模型。忙是忙，但他希望这些最终能跑通，把整个产品组合撑得更宽。