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以下數據為你直觀展現 2025 年考公的超低門檻與高性價比：

維度	數據	來源
2025 國考技術崗招錄人數	7?432 人，同比 +27?%	國家公務員局《招錄公告》
省級計算機類職位占比	18.6?%，歷史最高	各省人社廳官方統計
AI 公考培訓市場規模	24?億元，年增 60?%	艾瑞咨詢 2025Q2 報告
程序員考公話題累計閱讀量	2.3?億次	知乎 + 小紅書綜合數據

結論：政策持續擴招 + AI 提效工具成熟 + 行業焦慮共振，2025 年正是程序員“上岸”的最佳時間窗。

2?? 程序員最適合的?5?大技術崗位（附 2025 最新招錄表）

在海量考錄崗位中，以下 5?類技術崗最契合程序員的技能背景與職業預期，可優先關注：

崗位	核心職責	對口技能	2025 招錄人數	招收部門
信息化管理	政務系統開發、日常運維	Java / Python / Spring Boot	2?116	省廳、廳直屬機構
網絡安全	公務網絡防護、滲透測試	CTF / CISSP / 等保三級	1?089	公安廳、網信辦
數據分析	大數據治理、報表開發	SQL / Spark / PowerBI	1?430	統計局、發改委
軟件開發	政務小程序、移動端 App	React / Flutter / Kotlin	987	財政廳、人社廳
科技項目管理	政策落地、項目評審與管控	PMP / Scrum / 敏捷開發	810	科學技術廳、大數據局

報考技巧：

在省考/國考職位表中檢索關鍵詞 “計算機”、“信息”、“網絡”；
再結合學歷、年齡（35?歲以下）、專業限報信息篩選目標崗位。

3?? 程序員在“考公”過程中的?6?項降維優勢

優勢	應用場景	效果 / 工具
邏輯秒殺行測	數量關系、判斷推理	由?90?秒/題 → 45?秒/題
GitHub 面試作品	結構化小組面試	項目演示 = 加分項
自動化刷題	行測題庫大規模練習	Python + Selenium 一鍵刷題
數據可視化申論	材料分析、論證結構	Matplotlib + PowerBI 快速生成圖表
英語科目免考	已過 CET?6 ≥?425	直接加?2?分
軟考高級證書	系統架構、安全、數據庫方向	面試權重 +?10?%

實戰建議：

行測：使用 PaddleOCR+ChatGPT 將歷年真題掃描后自動解析答題邏輯；
申論：利用 Kimi 長文模型 一鍵生成“金句”與論證結構，再結合自身思考；
專業加試：用 GitHub Copilot 快速生成 100?道同類型編程題，模擬考試環境。

4???AI 全流程外掛：12?個落地場景

4.1?選崗階段

崗位匹配 AI 提示詞

System Prompt

你是一名資深公務員考試顧問，精通《中央機關及其直屬機構考試錄用公務員公告》及各省職位表。我將輸入：學歷(本科/碩士/博士)、專業、政治面貌、年齡、戶籍、意向城市、證書(如軟考、CET-6)、意向崗位關鍵詞。

請僅返回 JSON，格式如下：

{

"崗位列表": [

{

  "崗位名稱": "信息化管理一級科員",

  "部門": "深圳市稅務局",

  "職位代碼": "300110001001",

  "招錄人數": 2,

  "競爭比": 83,

  "歷年進面分數": [132.5, 128.7, 131.2],

  "匹配度": 98,

  "備注": "限本科及以上，計算機類，深圳戶籍"

}

],

"篩選邏輯": "按競爭比<100、歷年進面分數≤我預估分數+5分排序",

"下一步建議": "優先報名前3個崗位，并在報名截止前48小時再次檢測競爭比變化"

}

若無可匹配崗位，返回空數組并給出“調整關鍵詞/放寬城市”等建議。

競爭比預警機器人

每 30?分鐘 爬取報名人數 & 崗位人數；
比例 >?1:500 時自動郵件告警，搶跑申請期。

import requests, smtplib
def warn(ratio):
  if ratio > 500:
      smtp.sendmail("alert@me.com", ["me@me.com"], f"崗位競爭比高于 1:500，當前：{ratio}")

4.2?筆試階段

科目	AI 用法	推薦工具
行測	題目 OCR → GPT 自動解析	PaddleOCR + ChatGPT
申論	結構化模板 + “金句”生成	Kimi 長文模型
專業加試	自動生成?100?道編程題庫	GitHub Copilot

申論自動批改 API
調用第三方接口，2?秒內返回分數、改進建議與示例金句：
```
curl -X POST https://api.kaogong-ai.com/grade \
   -d '{"essay":"……", "type":"shenlun"}'
```

4.3?面試階段

AI 結構化點評
- 上傳 1?min 自我介紹視頻，AI 返回語速、口頭禪、眼神分等維度評分。
- 工具：騰訊智聆 + 訊飛星火面試助手。
虛擬對抗演練
- 配置 3?位“AI 考官”，輪番出題并實時生成追問鏈，模擬高壓面試。
- 工具：Anthropic Claude + 自研對話腳本。

5?? 30?天實戰日歷（邊上班邊打卡）

堅持每天2?小時，一個月后你將完成從“零基礎”到“上岸演練”全流程：

周次	目標	每日 2?h 任務
Week?1	選崗 + 材料準備	AI 選崗 → 確定目標崗位 → 購買官方教材與歷年真題
Week?2	行測提速	OCR 掃題?300?題 → GPT 解析錯題 → 數據庫歸檔
Week?3	申論模板	完成 3?套真題寫作 → AI 批改 → 提煉“萬能模板”
Week?4	面試沖刺	每晚 3?次 AI 模擬 → 錄制自評 → 針對性提升

Tip：在 Notion 或 Trello 中建立“Daily Stand?up”，記錄每日進度，形成“敏捷迭代”閉環。

6???真實案例：他們是怎么“降維打擊”考公的？

案例?1：阿斌（字節跳動?3?年 → 深圳市稅務局）

挑戰：無任何公務員背景，面對 10:1 競爭比壓力；
方案：
- ChatGPT 定制 每日學習計劃；
- Kimi 自動生成 申論論據庫；
- 自研爬蟲實時監控 競爭比變化；
成果：筆試 142?分（行測?78 + 申論?64），面試 88.2，現已正式上岸。

案例?2：小七（二線城市前端工程師 → 省大數據局）

痛點：行測“資料分析”耗時長；
創新：用 Python 將 10?年真題表格化后跑回歸模型，自動識別高頻陷阱；
提升：資料分析正確率從?60?% → 92?%，僅花 7?天 速成。

案例?3：晨哥（外企中層?35?歲被裁 → 家鄉網信辦）

核心亮點：把 GitHub 上“政務小程序”項目包裝成面試作品；
考官評價：

“別人 PPT 講思路，你直接演示系統，這就是降維打擊。”

7?? 工具箱

資源	鏈接 / 命令
選崗腳本	`git clone https://github.com/coder2gwy/ai-selector`
申論批改 API	申請地址：https://kaogong-ai.com
30?天打卡模板	Notion 模板：https://tinyurl.com/30day-gwy
面試題庫	飛書多維表：https://feishu.cn/base/kaogong

8?? 風險清單與對策

風險類型	應對方案
政審資料不符	提前?60?天全量清理社媒 & GitHub，確保無敏感信息；
體檢突發意外	配合智能手環監測血壓、心率?2?周，異常即刻就醫；
政策臨時變更	訂閱“國家公務員局”RSS，崗位調整 24?h 內獲得郵件通知；