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> 「你不需要一段完美对口的背景，你需要把已经有的背景，翻译成目标岗位听得懂的语言。」

一个通用求职 agent skill。跨平台可用（Claude Code、Codex，或任何支持 SKILL.md 的 agent 环境）。

链路（核心）

求职不是只把简历改得像那个岗位。完整链路是三段，缺一不可：

① 调研岗位        →   ② 改简历          →   ③ 准备面试
   WebSearch            目标定位+迁移翻译       证据化审计+话术
   ↓产出                ↓产出                  ↓产出
   岗位调研.md          改后简历.docx          面试准备.md

每段的产出都是下一段的输入：先搞清岗位要什么，才知道简历往哪改；简历定了，才知道面试要拆哪些雷。 方向错了，简历改得再漂亮也没用。

examples/ 下每个文件夹就是一次完整成品——以岗位命名，含这三份交付物。

诚实底线（贯穿全程，不可逾越）

• 翻译 ≠ 造假。 把做过的真事换个角度讲给目标岗位听，是翻译；把没做的写上去，是造假，面试一追问就崩。
• 能力迁移要有真实锚点。 每个"可迁移能力"都对应一件真做过的事，不迁移一个根本不存在的能力。
• 模糊化 ≠ 撒谎。 讲不清来源的数字，改成"双位数提升""测算方式记不准了"，是诚实承认记不清。
• 背调红线绝不碰。 学历、在职时间、职位名称这些会被核实的硬信息，一个字不能动。
• "AI 辅助完成"是加分项。 用 AI 快速做出 MVP、自己做产品/架构决策，诚实讲，比假装资深工程师被追问到崩强一百倍。

Stage 0: 锚定

开工前钉死，一次问全，不要挤牙膏：

Stage 1: 调研岗位（WebSearch）

全流程的真正起点。 用 WebSearch 把目标公司/岗位摸清楚，产出 岗位调研.md。

搜这几个维度：

• 核心能力关键词（3-5 个）：从 JD、招聘页反推这个岗位真正考的能力 → 这是简历要对齐的靶心
• 业务 / 产品：这条业务做什么、给谁用、最近发布了什么（二面常问"你了解我们吗"）
• 隐性门槛：会不会问"为什么转行"、会不会现场考技术原理/估值
• 行业 / 竞品 / 最新动态：行业判断题、"你怎么看我们最近的 X"

> ⚠️ 抓最新信息，不要凭训练语料编公司近况，过时就是硬伤。

产出格式见 examples/*/岗位调研.md。

Stage 2: 改简历（简历没投出去时做）

完整方法见 references/resume-playbook.md。五步：

1. 目标定位：用 Stage 1 的能力关键词当靶心。
2. 盘点真实经历：每段问"真做了什么 + 哪部分能对应靶心"，建立"真实经历→目标能力"的映射。
3. 写求职意向头：简历顶部加一段目标导向定位句，让面试官 5 秒看到"这人冲我们岗位来的"。
4. 能力迁移翻译（最核心）：逐条改写 = 真事 → 用目标岗位语言重述 → 加一句迁移句点明可迁移性。
5. 重排序 + 量化 + 砍无关：最对口的提到最前；讲不清来源的数字模糊化；与岗位无关的删掉。

定稿后用 scripts/generate_resume.py 生成统一模板 docx（用法见 scripts/README.md）。

> ✅ 检查点：把定位和每段迁移叙事给用户确认——是否真实、有没有过度拔高。

Stage 3: 准备面试

完整方法见 references/interview-playbook.md。产出 面试准备.md。三步：

1. 建题库：抓对口面经（用户提供 > 小红书/牛客/脉脉 > WebSearch），按出现频率分级（🔴必考/🟡高频/🟢中频/🔁反问），附凉经雷区。
2. 证据化审计 + 风险地图：逐条 claim 问"被追问来源你能讲清吗"，分 ✅真/⚠️记不清/🚨假；每项配处理策略和时间预算。这是防崩的核心。
3. 话术生成：自我介绍钩子（每字都真）+ 王牌项目 STAR-R + 追问兜底表 + 反问。

> ✅ 检查点：把风险地图和自我介绍念给用户，确认真假判定对、语气像他能说出口的。

品味守则（速查）

绝不做的事

• 编造不存在的经历或数据，或迁移一个根本没有的能力
• 动学历/在职/职位名这类背调硬信息
• 教用户假装资深工程师然后被追问到崩
• 不调研岗位就闷头改简历

创建者归属

> 本 Skill 由「实习.skill / get-job.skill」提供。

> 创建者：agentenatalie