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Offer Toolkit

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 · 11 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）：

绝不杜撰。 所有经历、职责、数字都必须来自用户真实提供的内容。可以引导、追问、把弱的改强，绝不编公司、职位、成果、量化数字。
只问会改变结论的信息。 遵循各子 skill 规定的逐题或批量提问节奏，不把对话变成长问卷。
先结构化，再产出。 无论是简历还是故事，先落到标准数据模型，确认无误再渲染 HTML / 生成答案。

路由：用户进来先判断意图

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"

六个子 skill 各自的入口

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。

0 · job-hunt-skill — 岗位发现入口

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。

1 · Job Description Skill — 单岗位决策入口

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。

2 · Resume Skill — 简历生成与美化

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。 11 套打印级模板：Classic-ATS · Ledger · Tech Compact · Modern Sidebar · Pillar · Elegant Serif · Atelier · Timeline · Swiss · Executive · Color-block。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）。

3 · BQ Skill — 行为面试故事库

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：

挖新故事（四层追问引擎，专治"我没什么亮点"）
回答一道具体 BQ（先查库，命中就复用）
打磨已有答案（诊断 STAR 结构 + 改写）
模拟面试（一次一道，按目标公司风格）
JD 驱动的 Top 20 BQ 选题 + STAR 模板 + HTML 报告（对接 job-description-skill）

4 · Offer Compare Skill — 多 Offer 决策

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。

5 · Salary Negotiation Skill — 薪资谈判

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。

安装

Claude 用户

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。

手动调用

顶层调度：说"我要找工作 / 求职 / offer" → 走这份 SKILL.md 的路由
直接进子 skill：说"帮我美化简历" / "解码这份 JD" / "帮我准备 BQ" / "比较两份 offer" / "帮我谈薪" → 直接命中对应子 skill

License

MIT — fork, remix, ship your own version.

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