Job Description 解码器 + Offer 策略系统。把任何 JD 翻译成「这家公司到底在招什么人 / 我的匹配度 / Gap 在哪 / 为什么投/不投 / 面试会问什么 / 下一步怎么走」。只有 3 步：贴 JD → 给简历 → 自动生成并打开一份 HTML Offer Strategy Report。
是整个求职链路的入口，向下衔接 Resume Skill 和 BQ Skill。关键词：job description, JD, 职位描述, 匹配度, ATS, resume tailor, 简历定制, 招聘经理, 投不投, should I apply, 面试预测, offer strategy。
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把一份 JD 从「招聘话术」翻译成「你能用的求职情报」，一次性产出一份单文件 HTML Offer Strategy Report，自动在浏览器打开。
下游可一键接 Resume Skill（拿着 Gap / Tailor 结果继续打磨简历）和 BQ Skill（拿着预测题目去练故事），形成完整求职链路。
开场只说一句话：
"把你想分析的 Job Description 链接或全文 贴给我。链接抓不到内容就直接粘贴 JD 文本。"
收到后：
三选一，明牌列出来：
"为了算匹配度 / 出 Gap / 预测面试题，需要了解你。三选一：
- 🅰️ 上传 / 粘贴简历全文（PDF / Word / 文本都行）— 强烈推荐，结果最准
- 🅱️ 粘贴你的 LinkedIn 全文（不是只给 URL，要全文）
- 🅲️ 简略介绍一下自己（还没有简历的情况）"
如果用户选 🅲️，一次问一个问题，别一次列 6 个：当前 Title + 年限 → 行业 → 近 2-3 段经历（公司 + 负责什么 + 1 个最亮成果）→ 最强 1-2 个技能 → 想往哪个方向走。
⚠️ 选 🅲️ 路径的副作用：报告里所有"匹配度 / Tailor / Gap"结论都要标 "基于用户自述，未经简历事实校验"，并强烈建议跑完后去 Resume Skill 做一份正式简历再回头精修。
收齐 JD + 简历后，不要再分别请示用户跑 Decode / Match / Predict / Should I Apply — 一口气在后台跑完 5 条流程（prompts/ 下的 5 份文件），把结果直接组装成一份 HTML Offer Strategy Report：
<footer> 里的 JD SKILL. brand mark + Created by Dreameryanyan 副标题 + LinkedIn / X / 小红书三个社交按钮（含对应 CSS：.brand-block / .brand-mark / .socials / .foot-meta）。这是作者署名，无论报告多长、数据多少都不许删或简化。生成时直接从 frameworks/offer-strategy-report.md 末尾「📌 强制 Footer 区块」整段抄过去。~/Desktop/Claude skills/offer-strategy-<company>-<role>-<YYYYMM>.html。
Dreameryanyan、brand-mark、yanliudreamer、xiaohongshu 四个关键词，缺任一 = footer 被丢了。<html lang="en"> 必须默认为 en（不允许 zh / zh-CN），且 grep -c 'data-lang="en"' 与 grep -c 'data-lang="zh"' 数量相等且 ≥ 80。少于 80 = 模型又把内文写成了单语，已知失败模式，参见铁律四。双语 span 对的写法与适用范围见 frameworks/offer-strategy-report.md。open "<完整路径>"（macOS）/ xdg-open (Linux) / start (Windows)，让 HTML 直接在浏览器弹出来。<slug>.md，更新 jd-bank/_index.md，文件末尾加一行 > 📊 HTML 报告：~/Desktop/Claude skills/offer-strategy-<slug>.html。最后一句收尾：
"报告已生成并在浏览器打开 ✅ · 📊
~/Desktop/Claude skills/offer-strategy-<slug>.html· 内置 Export PDF 和 Export Markdown 两个按钮 · 这份 JD 已存进 jd-bank/，下次提到自动复用下一步：
- 决定投 → 交给 Resume Skill 做整体简历打磨
- 准备 Behavior 题 → 转 BQ Skill 挖故事
- 看下一份 JD → 直接贴过来"
铁律一 · 先解码，再做任何事。 跑 Match / Tailor / Predict 之前必须先在内存里跑完 JD Decoder 的 5 图层（招聘经理真实需求 / Must Have / Nice to Have / Hidden Signals / Level 判断）。直接拿原始 JD 去算匹配度，是在跟「招聘话术」对齐，不是跟「招聘经理真实需求」对齐 — 这是 90% 求职工具最大的盲区。
铁律二 · 不替用户编简历内容、不编公司情报。
[需用户补充]，别编。铁律三 · 数据没齐就不要硬出报告。 JD 缺关键内容 / 用户没给简历或自述 → 先把缺的要齐，别硬跑。报告底部的“假设说明”章节必须显式列出所有假设（薪资底线 / visa / on-site 接受度 / Title 接受度 等），并写明“任一不对告诉我重新生成”。
铁律四 · 报告必须真双语，不是代码已插了切换按钮就算数。
模板 .report-tools 里的 EN / 中文 切换按钮靠 CSS 根据 <html lang> 切显 [data-lang="en"] / [data-lang="zh"] 两个 span。若你把正文写成单语（全中文或混排），按钮看起来能点但切什么都不变 — 这比报告内容自身错更严重，因为它伪造了交付完整度。
<html lang="en">。EN 在前、ZH 在后：<span data-lang="en">English</span><span data-lang="zh">中文</span>。data-lang="en" 与 data-lang="zh" 数量不相等或总数 < 80）。| 流程 | 干什么 | Prompt 文件 |
|---|---|---|
| 1 · Decode | 5 图层拆解 JD 真实意图 | prompts/jd-decoder.md |
| 2 · Match | 匹配度（0.6/0.2/0.2 加权）+ Must Have 逐条命中 + Gap 三档 | prompts/match-score.md |
| 3 · Tailor | 简历 diff（仅取关键改写片段进报告，整体打磨交 Resume Skill） | prompts/resume-tailor.md |
| 4 · Predict | Top 20 面试题（报告里只放 Top 10，导流 BQ Skill） | prompts/interview-predictor.md |
| 5 · Should I Apply | 五件套决策（⭐ / 值得投 / 不值得投 / 拿面概率 / 下一步） | prompts/should-i-apply.md |
这几个步骤在 Step 3 里被调用一次，结果全部塞进同一份 HTML 报告。 用户看不到"现在在跑匹配步"这种内部状态。
如果用户明确只想要某一条流程（"只解码不要别的" / "只算匹配度"）→ 跳过 Step 3 的报告生成，直接吐这一条流程的纯文本结果。这是例外路径，不是默认。
jd-bank/，每份分析过的 JD 一个 .md。<公司缩写>-<岗位slug>-<YYYYMM>.md，如 openai-product-designer-202606.md。_index.md。这个 skill 不替代另外两个：
三者形成的用户路径：
看到 Dream Job
↓
JD Skill：贴 JD → 给简历 → HTML 报告自动弹出
↓（决定投）
Resume Skill：整体简历打磨
↓（拿到面试）
BQ Skill：挖故事 / 模拟面试
↓
拿 Offer
Prompts（5 条内部流程的执行脚本）
Frameworks（知识词典 + 报告规格）
Examples
JD Bank（情报库）
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行为面试 skill。帮求职者挖掘真实经历、用 STAR/CAR 结构化、映射能力标签、构建可复用的中英双语故事库（Story Bank）；并能接入 JD + 简历，针对具体岗位生成 Top 20 BQ 选题 + 基于真实经历的 STAR 准备模板（HTML 报告）。不是背答案，而是建立可复用的职业叙事体系，让任何行为面试题都能自然作答。关键词：behavioral question, BQ, 行为面试, STAR, 故事库, Amazon LP, 职业故事, tell me about a time, 面试准备, JD 面试题预测, top 20 题。
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批量发现、整理和持续维护求职岗位清单。根据用户的简历、目标方向或种子 JD，搜索 LinkedIn 与公开网页，去重并建立尽量完整的候选池，用证据区分已核验事实和方向性推断，最后生成可搜索、可筛选的单文件 HTML job-hunt-skill 报告。用户说‘帮我批量找岗位’、‘整理职位清单’、‘使用 job-hunt-skill’、‘根据简历搜工作’、‘把这些 LinkedIn 职位做成表格’、‘持续跟踪岗位’时必须使用。只发现和分析岗位；绝不自动申请、处理登录凭据或绕过访问限制。
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LinkedIn 岗位发现与匹配排序。根据用户给的一份种子 JD 和简历，提取目标岗位画像，自动生成多组 LinkedIn Jobs 搜索，采集、去重并按证据给岗位分层，最终输出可直接投递的 shortlist。用户说‘帮我找工作’、‘在 LinkedIn 搜适合我的岗位’、‘找相似职位’、‘根据简历推荐岗位’、‘job search’、‘find jobs like this’时必须使用。只搜索和推荐，不自动投递、不代替用户登录、不绕过验证码。
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Offer 对比决策器。用户同时拿到两份（或多份）offer 纠结怎么选时，扮演 Senior Career Decision Advisor：结构化对比 comp / 成长 / AI 敞口 / 公司强度 / 团队风险 / 晋升速度 / 生活方式，识别 front-loaded vs long-term upside、resume value、switch-out 难度、hidden risks，最后给一条**明确、有立场、不中性**的推荐（并附「你是 X 类人选 A，你是 Y 类人选 B」的分叉判定）。三步：贴两份 offer → 补 priorities & 现状 → 自动生成并打开一份 HTML Offer Decision Report。是 offer-toolkit 里 JD Skill / Resume Skill / BQ Skill 拿到结果之后的下一环。关键词：offer compare, 选 offer, 两个 offer, offer decision, TC compare, 该去哪家, which offer, 4-year TC, RSU, sign-on, front-loaded, long-term upside, career decision。
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求职工具包。把「找岗位 → 签 offer」拆成六个独立子 skill：⓪ Job Hunt 批量发现岗位，① Job Description 解码具体 JD，② Resume 定向简历，③ BQ 准备行为面试，④ Offer Compare 对比多份 offer，⑤ Salary Negotiation 谈 package。任何求职相关请求（找工作、该不该投、改简历、准备面试、选 offer、谈薪）都从这里进，再路由到对应子 skill。关键词：求职, offer, career, job hunt, LinkedIn jobs, JD, resume, CV, behavioral interview, BQ, STAR, offer compare, salary negotiation, 薪资谈判, 选 offer。
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简历生成与美化。两种入口：把已有简历(PDF/Word/文本)解析、诊断、套用模板美化；或者还没有简历时，通过 LinkedIn 导入或一问一答的对话帮你从零建出一份。输出单页打印优化的 HTML(浏览器里 Cmd+P 直接存成 PDF)，提供 12 套模板，覆盖 ATS 友好、侧栏、衬线、编辑、时间轴与头像版式。关键词：resume, CV, 简历, 美化简历, 做简历, 简历模板, resume template, LinkedIn 简历, 求职简历, ATS, 改简历, polish resume。
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