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。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
把"我需要一份好看的简历"变成一条稳定流程：所有素材先汇入一份标准化的结构化数据，再套模板渲染。这样换模板只是换皮，内容不丢；美化和从零创建走的是同一条后半段。
[待确认] 而不是猜一个。schema/resume-data.md 定义的字段，确认无误后才套模板出 HTML。| 用户说的话 | 走哪条流程 |
|---|---|
| "帮我美化简历" / "改简历" / 上传了一份已有简历(PDF/docx/txt/md) | 美化已有简历 → prompts/beautify.md |
| "我还没简历，这是我 LinkedIn" / 贴出 linkedin.com 链接 | LinkedIn 导入 → prompts/linkedin-import.md |
| "我没有简历，帮我做一份" / "通过聊天帮我做" | 对话式建简历 → prompts/interview.md |
| "换个模板" / "这套不好看" | 已有结构化数据时，直接重渲染(见下方渲染流程) |
判断不了就问一句：
"你是已经有一份简历想美化，还是从零开始做一份？从零的话，你更想贴 LinkedIn 链接让我导，还是咱们聊一聊我帮你问出来？"
详见 prompts/beautify.md。要点：
schema/resume-data.md 的字段，缺失项标 [缺失]。guides/writing-tips.md)：哪些 bullet 没有量化结果、哪些是职责堆砌而非成果、排版/长度/时间线问题、ATS 风险。给出一份简短诊断清单。详见 prompts/linkedin-import.md。要点：现实是 LinkedIn 有登录墙，直接抓公开 URL 经常被拦。流程会先尝试 WebFetch，拿不到就引导用户用 LinkedIn 的"Save to PDF"导出个人资料或复制粘贴各板块内容，再解析进 schema。
详见 prompts/interview.md。一问一答，按 联系方式 → 目标岗位 → 每段经历(公司/职位/时间 → 做了什么 → 成果数字) → 教育 → 技能 的顺序，挖一段结构化一段，最后汇总进 schema。
确认结构化数据：把整理好的 resume-data 内容回显给用户，确认无误（尤其数字）。
选模板：12 套，问用户偏好（默认推荐 Classic/ATS，因为海投最稳）：
| 模板 | 文件 | 适合 | ATS |
|---|---|---|---|
| Classic / ATS | templates/classic-ats.html | 单栏无花哨，机器可解析，大公司海投最稳 | ✅ 友好 |
| Ledger 学术工程 | templates/ledger.html | LaTeX 风衬线，公司/日期两端对齐，嵌套子弹，软件/数据/工程岗 | ✅ 友好 |
| Modern 侧栏 | templates/modern-sidebar.html | 双栏+深色侧边栏，现代感强 | 🟡 一般 |
| Pillar 信息卡 | templates/pillar.html | Enhancv 风，蓝点缀+技能胶囊+图标成就+语言进度点，产品/市场/PM | 🟡 一般 |
| Elegant 衬线 | templates/elegant-serif.html | 衬线居中编辑风，设计/咨询/市场等偏人文岗 | 🟡 一般 |
| Atelier 极简 | templates/atelier.html | 大量留白+细字大写名+竖线分栏，设计/创意/审美岗 | 🟡 一般 |
| Timeline 时间轴 | templates/timeline.html | 左侧竖向时间轴脊柱，一眼看出职业成长轨迹 | 🟡 一般 |
| Swiss 栅格 | templates/swiss.html | 瑞士栅格，粗体 Helvetica + 红点缀，设计/品牌/创意 | 🟡 一般 |
| Executive 高管 | templates/executive.html | 藏青衬线，稳重有分量，金融/咨询/高管/资深领导 | 🟡 一般 |
| Editorial 刊物 | templates/editorial-banner.html | 三栏刊物式顶部 + 红衬线 + 底部已名巨型色带，品牌/内容/编辑 | 🟡 一般 |
| Photo Corporate 公司头像 | templates/photo-corporate.html | 深色 banner + 圆形头像，侧栏带技能进度条 + 竖向时间轴 + References，营销/项目/商务 | 🟡 一般 |
| Photo Minimal 红点约头像 | templates/photo-minimal.html | 红点缀 + 分体衬线名字 + 圆形头像，侧栏 Awards + Skills，设计/创作/portfolio | 🟡 一般 |
选模板提示：海投/过机器筛 → Classic/ATS 或 Ledger；人直接看/内推/作品集向 → 其余几套更出彩。
渲染：读取选定模板，保留其 <style> 不动，把示例内容替换成用户的真实数据，删掉用不到的板块（模板里每个 <section> 可整块删）。生成一个自包含的单文件 HTML。
同时输出可编辑版：再生成一份 <姓名>-resume-<模板>-editable.html，加上 contenteditable + 浮动工具条（详见 prompts/editable-version.md）。打印时编辑高亮和工具条自动隐藏，PDF 输出干净。
输出：两个文件都保存为 <姓名>-resume-<模板>.html 和 <姓名>-resume-<模板>-editable.html。按用户全局偏好默认存到 /Users/yanliu/Desktop/Claude skills/（其他用户则存当前目录或询问）。
告诉用户怎么转 PDF：浏览器打开 → Cmd+P → 目标选"另存为 PDF" → 边距设 None/Default、勾选背景图形 → 保存。editable 版可以先在浏览器里点字微调再 Cmd+P，工具条上有现成按钮。
可换模板重渲染：结构化数据已在手，用户说"换 Modern 试试"就直接读另一套模板重渲染，无需重新采集。
<section> 一起删，不要留空标题。[待确认]，绝不把模板示例数字留在成品里。schema/resume-data.md — 标准结构化字段（所有流程的中转格式）prompts/interview.md — 对话式采集脚本prompts/linkedin-import.md — LinkedIn 导入与降级方案prompts/beautify.md — 已有简历解析与诊断prompts/editable-version.md — 把成品升级成浏览器可编辑版的注入片段guides/writing-tips.md — bullet 写法、量化、ATS 关键词、常见错误templates/*.html — 12 套打印优化模板まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
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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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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