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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一整套求职 skill 的聚合入口。六条子 skill 各自独立可用，也可以组成从找岗位到签 offer 的完整链路：
种子 JD + 简历 → [job-hunt-skill] 搜索 · 去重 · 证据分层 · HTML 清单
↓ 选中岗位
[Job Description Skill] 解码 JD · 出 Offer Strategy Report
↓ 决定投
[Resume Skill] tailor + 美化 · 12 套模板 · 单文件 HTML
↓ 拿到面试
[BQ Skill] 挖故事 · 建故事库 · STAR 化 · 模拟面试
↓ 拿到 offer
┌ 一份 offer ───────────────→ [Salary Negotiation] 谈 package
└ 多份 offer → [Offer Compare] 选 offer ────────┘
顶层原则（六条子 skill 共用）：
| 用户说的话 | 走哪个子 skill |
|---|---|
| "帮我找工作" / "在 LinkedIn 搜适合我的岗位" / "根据这份 JD 找相似职位" / "根据简历推荐岗位" / "整理职位清单" | → job-hunt-skill/ |
| 贴出一份 JD / "这个岗位我该不该投" / "帮我看看这份工作" / "match score" / "面试会问什么" | → job-description-skill/ |
| "帮我美化简历" / "改简历" / 上传 PDF/docx / "我没有简历帮我做一份" / "换个模板" / LinkedIn 导入 | → resume-skill/ |
| "帮我准备 behavioral 面试" / "Tell me about a time…" / "帮我挖一个面试故事" / "STAR 怎么写" / "建我的故事库" / "Amazon LP 怎么准备" | → bq-skill/ |
| "两份 offer 怎么选" / "A 还是 B" / "compare offers" / "算 4 年 TC" | → offer-compare-skill/ |
| "帮我谈薪" / "怎么 counter" / "能不能多要 RSU" / "salary negotiation" | → salary-negotiation-skill/ |
| 一次交出 JD + 简历，想要"全套准备好" | → job-description-skill/ → resume-skill/ → bq-skill/ → 有多份 offer 先 offer-compare-skill/ → salary-negotiation-skill/ |
判断不了就问一句：
"你现在在求职链路的哪一步？ · 还在找机会，希望自动发现并整理匹配岗位 → job-hunt-skill · 看到一个心动岗位，还没决定要不要投 → JD Skill · 已经决定投，需要一份简历 → Resume Skill · 已经拿到面试，要准备行为面试题 → BQ Skill · 已经拿到多份 offer，不知道选哪份 → Offer Compare Skill · 已经选定 offer，想把 package 谈高 → Salary Negotiation Skill"
每个子目录都是一份完整的 skill（各自有 SKILL.md + 独立 README）。可以聚合装，也可以只装其中一个。
根据简历、目标方向或种子 JD 生成搜索画像，执行多组公开职位查询，采集、去重并区分已核验事实与方向性推断。默认保留所有通过硬条件的唯一岗位，输出可搜索筛选的单文件 HTML 清单；只搜索分析，不自动投递、不处理登录凭据、不绕过访问限制。
把任何 JD 翻译成一份 10 节的 Offer Strategy Report（HTML 单文件，自动打开浏览器）：TL;DR 结论 · Match Score · Interview Probability · 公司背景 · JD 深度解码 · JD ↔ 简历逐条比对 · Gap 与补救 · 为什么投/不投 · 薪资 · 下一步 · Top 10 面试题 · 6 周行动计划。
三步：贴 JD → 给简历 → 自动生成 HTML 报告并打开。
把"我需要一份好看的简历"变成稳定流程：所有素材先汇入 schema/resume-data.md 定义的标准数据结构，再套模板渲染。换模板只是换皮，内容不丢。
三条入口：美化已有简历 / LinkedIn 导入 / 对话式建简历。 12 套打印级模板：Classic-ATS · Ledger · Modern Sidebar · Pillar · Elegant Serif · Atelier · Timeline · Swiss · Executive · Editorial Banner · Photo Corporate · Photo Minimal。 每次渲染同时输出锁定版（直接 Cmd+P 存 PDF）和可编辑版（浏览器里点字微调 + 浮动工具条）。
不是背答案，而是建一套可复用的职业故事库。流程：挖掘 → 结构化 → 打标 → 存库 → 复用。
能做的事：
结构化对比两份或多份 offer 的 4 年 TC、成长、AI 敞口、公司与团队风险、晋升、生活方式和未来跳槽价值。输出一份 HTML Offer Decision Report，并给出明确推荐，而不是把选择留给用户。
三步：贴多份 offer → 补充 priorities 与当前处境 → 生成报告并打开。
诊断 Base、RSU、Sign-on 和 Bonus 的谈判空间，识别用户与招聘官双方杠杆，生成谈判顺序、可直接使用的中英文电话/邮件脚本、两轮 counter 模拟和明确 stop-line。
三步：贴 offer → 补充竞争 offer、deadline 与风险偏好 → 生成 HTML Negotiation Playbook 并打开。
把整个 offer-toolkit-skill/ 目录放进你的 skill 目录（例如 ~/.claude/skills/ 或 VS Code 的 prompts 目录），六条子 skill 会一起被发现。
只想装其中一个？ 直接把对应子目录（如 resume-skill/）单独复制过去也可以，每个子 skill 都是自包含的。
MIT — fork, remix, ship your own version.
Created by Dreameryanyan · LinkedIn · X · 小红书
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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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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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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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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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