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yanliudesign/offer-toolkit-skill
GitHub专注于行为面试（BQ）准备的Agent Skill，通过挖掘真实经历、结构化STAR/CAR表达、映射能力标签并构建可复用故事库。支持JD驱动选题、模拟面试及中英双语报告生成，帮助用户建立职业叙事体系以自然应对面试。
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Skills in Collection (7)
专注于行为面试（BQ）准备的Agent Skill，通过挖掘真实经历、结构化STAR/CAR表达、映射能力标签并构建可复用故事库。支持JD驱动选题、模拟面试及中英双语报告生成，帮助用户建立职业叙事体系以自然应对面试。
准备行为面试题
建立个人故事库
针对JD进行面试准备
模拟面试练习
打磨已有面试回答
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将JD解码为求职情报，结合简历计算匹配度与Gap，自动生成包含面试预测的双语HTML报告。支持自动打开、自检及归档，衔接后续简历优化流程。
用户提供JD链接或文本
询问是否应该申请某职位
需要分析岗位匹配度
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批量发现、整理并维护求职岗位清单。通过搜索画像与查询矩阵，采集公开职位信息，去重后生成可筛选的单文件 HTML 报告，严格区分事实与推断，不自动投递。
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
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根据种子JD和简历提取画像，在LinkedIn搜索、采集并去重岗位，通过两阶段评分匹配排序，输出可直接投递的Shortlist。
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
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简历生成与美化技能，支持解析已有简历、LinkedIn导入或对话式从零创建。通过标准化结构化数据流程，套用多种模板渲染为打印优化的HTML，确保内容真实且格式专业。
用户需要美化或修改现有简历
用户希望从零开始制作简历
用户希望从LinkedIn链接导入简历信息
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求职全链路聚合入口，路由至岗位发现、JD解码、简历制作、行为面试、Offer对比及谈薪六个子技能。覆盖从找工到签约的完整流程，强调真实不杜撰与结构化处理。
求职相关请求
找工作
该不该投
改简历
准备面试
选 offer
谈薪
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用于对比多份Offer并给出明确职业决策建议。通过结构化分析薪酬、成长、风险等维度，生成HTML报告并自动打开，辅助用户做出选择。
用户纠结于两份或多份工作Offer的选择
需要对比不同Offer的长期收益与隐藏风险
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