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firelive/agent-skills

Hilft Kandidaten bei der Vorbereitung auf KI-Produktmanagement-Bewerbungen: Lebenslauf, Bewerbung, Vorstellungsgespräch und Prüfung echter KI-Produkt-Urteilsfähigkeit.

Was ist agent-skills?

Diese Fähigkeit unterstützt KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor, Codex) dabei, Kandidaten für KI-Produktmanagement-Rollen durch drei zentrale Phasen zu begleiten: Lebenslauf-Optimierung, Bewerbungsstrategie und Vorstellungsgespräch. Sie stellt sicher, dass der Kandidat echte Produkt-Urteilsfähigkeit demonstriert – über bloße Schlagworte wie RAG oder Agent hinaus. Die Analyse umfasst die Zerlegung von Stellenbeschreibungen, das Aufdecken von Qualifikationslücken, das Umschreiben von Erfahrungen im STAR-Format mit quantifizierten Ergebnissen, sowie simulierte Interview-Runden mit Bewertung. Die Fähigkeit generiert Dokumente wie eine JD-Lückentabelle, eine Liste umgeschriebener Erfolge, ein Bewerbungspaket und einen simulierten Interviewbericht. Sie ist für jede Plattform geeignet, die SKILL.md unterstützt, und stammt aus einer kuratierten X-Sammlung.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/firelive/agent-skills/tree/HEAD/.agents/skills/ai-pm-job-guide

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Dokumentation

Quellen / Upstream

  • Ursprung: Verfasst für firelive/agent-skills aus X AI-Bookmarks-Katalog
  • Lizenz: Kostenlos in diesem Repo nutzbar; Quellenangabe erwünscht
  • Hinweis: Verfasst für firelive aus X-Bookmarks-Katalog.

Diese Datei kann eine eingekaufte Kopie oder ein dünner Verweis sein. Bevorzugen Sie die Installation bzw. das Klonen des Upstream-Repos, wenn es Assets, Skripte oder AGPL-Verpflichtungen enthält.

KI-Produktmanager-Bewerbung meistern

Hilft Kandidaten bei drei Hürden: Lebenslauf, Bewerbung und Vorstellungsgespräch; und überprüft, ob echte KI-Produkt-Urteilsfähigkeit vorhanden ist (nicht nur das Auswendiglernen von Fachbegriffen).

Eingaben

  • Ziel-JD (oder Stellenfamilie)
  • Aktueller Lebenslauf / Projekterfahrungen
  • Optional: Zielunternehmenstyp (Großkonzern/Startup/ToB)

Ausgaben

  • JD-Lückentabelle (erforderlich/Pluspunkt/fehlende Belege)
  • Umgeschriebene quantifizierte Erfolgsaussagen (STAR + Metriken)
  • Bewerbungsmaterialpaket (Lebenslauf-Schwerpunkte, E-Mail/Begrüßung, Portfolio-Index)
  • Simuliertes Interviewprotokoll + Bewertungstabelle + Verbesserungsaufgaben

Schritte

  1. JD analysieren: Aufschlüsselung in Problemdefinition, Benutzer/Szenario, Erfolgsmetriken, technische Randbedingungen und Zusammenarbeit.
  2. Lückenanalyse: Für jede Anforderung kennzeichnen: Beleg vorhanden / übertragbar / Lücke; bei Lücke schreiben: „Wie kann der Beleg in 2 Wochen erbracht werden?”
  3. Lebenslauf umschreiben: Jede Erfahrung umwandeln in „Szenario–Aktion–Metrik–Auswirkung”; Leerformeln entfernen; KI-Erfahrung muss enthalten: Zielbenutzer, Baseline, Lösungsabwägungen, Evaluierung, Live-Ergebnisse.
  4. Urteilsfähigkeitssonde (unbedingt selbst fragen):
    • Warum nicht die einfachere Lösung?
    • Wie wurde das Evaluierungsset erstellt? Abwägung von Halluzination/Latenz/Kosten?
    • Wie erfolgt das Downgrade auf Produktseite bei Fehlern?
  5. Bewerbung: Vorlage je nach Stellenfamilie wechseln (KI-Anwendungs-PM / Agent-Plattform / Datenprodukt); eine Nachricht pro Stelle, die Übereinstimmungen hervorhebt.
  6. Simuliertes Vorstellungsgespräch: Drei Fragerunden als Interviewer (Produktdesign → technische Zusammenarbeit → Umsetzung und Metriken); Bewertungstabelle mit 1–5 Punkten.
  7. Festschreiben: Die Prompts und Beispiele dieser Stellenfamilie als wiederverwendbare Vorlage speichern.

Checkliste

  • Jeder Lebenslaufpunkt enthält quantifiziertes Ergebnis oder klare Baseline
  • Mindestens ein Projekt kann Evaluierung und Abwägungen erklären
  • Simuliertes Vorstellungsgespräch enthält schriftliche Verbesserungsaufgaben

Quellen

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

firelive/agent-skills

WHEN the user wants MCP/agent-driven video editing entrypoints backed by OpenMontage rather than a greenfield MCP.

firelive/agent-skills

>- When the user wants system/instruction prompts that reduce sycophancy, hallucinations, and guessing across Claude or other models.

firelive/agent-skills

Distill a book, long-video transcript, podcast, course, or interview into a coherent set of executable skills. Use when the user asks to "拆书" / "蒸馏一本书" / "把 XX 书做成 skill" / "把这个视频/播客/课程蒸馏成 skill" / "turn a book or video into skills" — i.e. wants the frameworks, principles, and methodologies in long-form content extracted into atomic, reusable Claude skills that an agent can invoke in real-world situations. NOT for simple summarization, book reviews, or role-playing as the author (that is nuwa-skill's job).

firelive/agent-skills

>- 聂辉华《基层中国的运行逻辑》方法论工具箱:政治经济学/组织经济学视角解释基层权力与治理, 并落到个人抉择(求学/考公/投资/养老/创业)。 核心框架:内外冲突的双均衡、条块结合以块为主、等级制资源配置(人跟资源走、资源跟权力走)、 职务含权量三因子、县委书记三座大山(维稳/招商/借债)、压力型体制与注意力分配、 政企四象限博弈、土地财政闭环、活力—秩序城市化权衡、上下同治。 当用户要理解基层/县域/乡镇治理、条块矛盾、属地责任、央地关系、官员晋升与考核、 一票否决、形式主义、招商引资、土地财政、地方债、街道办与村官、考公选岗、 高考志愿/选城读书、买房与区域投资风险、回哪养老、创业对接园区政府、 撤县设区/县改市对家庭影响、谁适合当村支书、大学生村官值不值得去、 新型职业农民/致富能手/回乡创业、昆山式改革/自下而上推项目/西气东输式立项、 营商环境比较、投资不过山海关、政商关系亲清、容错创新/基层敢不敢干、 抢高铁站/重大工程争夺、政策为何落地难、解读地方新闻、 或提到聂辉华/基层中国的运行逻辑/上下同治/含权量/条块结合/双均衡时使用。

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