Lebenslauf-Intelligenz-Hub

Was macht Lebenslauf-Intelligenz-Hub?

Eine fundierte Methodik + Gerüst für ein persönliches, KI-gesteuertes Karrieremanagement-Repository. Branchenunabhängig, erfahrungsunabhängig und sowohl auf Chinesisch als auch auf Englisch verfügbar. Der Forschungs-/Stipendien-Track ist optional – die meisten Nutzer werden ihn nicht benötigen.

Wann dieser Skill verwendet werden sollte

Verwenden, wenn:

• Der Nutzer ein persönliches Lebenslauf-/CV-Managementsystem von Grund auf neu erstellen möchte
• Der Nutzer verstreute Lebensläufe/CVs hat und diese in einer einzigen Quelle der Wahrheit konsolidieren möchte
• Der Nutzer ein Stretch-Ziel benennen und eine Lückenanalyse zwischen seiner aktuellen Position und diesem Ziel durchführen möchte (der Karrierekompass-Anwendungsfall)
• Der Nutzer eine auf die Stellenbeschreibung zugeschnittene Lebenslaufgenerierung benötigt
• Der Nutzer ein Coaching für Vorstellungsgespräche wünscht, das auf seiner tatsächlichen Erfahrungsbibliothek basiert
• Der Nutzer sich um akademische Stipendien/Forschungsförderung bewirbt und einen Forschungsprofil-Track benötigt (optional)
• Der Nutzer darum bittet, diese Methodik für jemand anderen zu übernehmen (Freund, Familienmitglied, Kollege)

Nicht verwenden, wenn:

• Der Nutzer nur einen Lebenslauf einmalig schreiben möchte (kein Hub nötig – direkt schreiben)
• Der Nutzer allgemeine Lebenslauf-Tipps ohne Infrastruktur möchte

Kernphilosophie (die nicht offensichtlichen Designentscheidungen)

Diese machen den Hub funktionsfähig. Bei der Erstellung unbedingt beachten.

1. Einzige Quelle der Wahrheit – profiles/ enthält Fakten; generierte Lebensläufe sind Ableitungen. Historische Lebensläufe werden nur archiviert, nie bearbeitet.
2. Positionsfestlegung in AGENTS.md – die Zielrolle/ -branche wird einmal oben in AGENTS.md deklariert; jeder generierte Lebenslauf ist darauf ausgerichtet. Zieländerung = eine Datei bearbeiten, nicht jedes Mal neu eingeben.
3. Trennung der Tracks (falls aktiviert) – Bewerbungs- und Forschungs-/Stipendienanwendungen haben völlig unterschiedliche Formate, Sprachen und Schwerpunkte. Ihre Datenquellen sind getrennt: profiles/master.md vs profiles/research.md. Nicht zusammenführen.
4. Verifikationssystem, nur Pfadverweise – sensible Originale (Ausweise, Verträge, Zertifikate, Ernennungsschreiben, Diplome) werden NICHT in Git kopiert. verification/references.md enthält einen Index von Pfadverweisen zu lokalen/Cloud-/öffentlichen URL-Speicherorten. Das Repository bleibt teilbar; Originale bleiben außerhalb der Versionskontrolle.
5. Quellenüberprüfung vor wichtigen Einreichungen – vor Vorstellungsgesprächen für Führungspositionen oder Stipendienanträgen einen verification/{date}-web-check.md-Durchlauf durchführen, um jede tragende Behauptung gegenzuprüfen.
6. todo.md vs. changelog.md – todo enthält nur anstehende Arbeiten; abgeschlossene Aufgaben wandern in changelog (datiert, rückwärts chronologisch). Keine veralteten [x]-Markierungen ansammeln.
7. Ordner pro Bewerbung – jeder Versuch lebt unter jobs/applications/{firma}-{rolle}-{YYYY-MM-DD}/. Gleiche Firma, zweiter Versuch = zweiter Ordner.
8. STAR-Geschichten sind ein separates Asset – profiles/stories.md enthält gesprächsbereite Erzählungen, getrennt vom faktischen master.md.
9. Einsprachige Ausgabe – der Hub ist entweder vollständig auf Chinesisch oder vollständig auf Englisch. Bei der Erstellung eine Sprache wählen; nicht mischen.

Referenzierte Frameworks (bei Coaching namentlich nennen)

Die Workflows des Hubs bauen auf etablierten Frameworks auf. Das Framework namentlich nennen, wenn der Nutzer geführt wird – es gibt dem Nutzer Vokabular für weitere Recherchen und signalisiert Handwerkskunst.

Bullet-Schreiben – Googles XYZ-Formel (von Laszlo Bock, ehemaliger Google SVP People Ops):

„Erreichte [X], gemessen an [Y], indem [Z] getan wurde.“ Jeder Bullet beantwortet: Was wurde getan, wie wurde die Wirkung gemessen und welche Handlungen haben sie hervorgebracht.

Quantifizierung – die Eine-Zahl-Regel: Jeder Bullet sollte mindestens eine Zahl enthalten (Mitarbeiterzahl, Prozentsatz, Geldbetrag, Zeitrahmen, Umfang). Bullets ohne Zahlen werden bei der Überarbeitung gestrichen.

Erfahrungsbericht – STAR (Situation, Task, Action, Result): das dominierende Format für verhaltensorientierte Vorstellungsgespräche und Fallstudien. Wird in profiles/stories.md verwendet.

• CAR / PAR (Challenge-Action-Result / Problem-Action-Result) – einfachere Alternativen, wenn STAR für kurze Bullets zu überstrukturiert wirkt.

Verhaltensorientierte Vorstellungsgespräche – BEI (Behavioral Event Interviewing, David McClelland): die Methodik, die „Erzählen Sie mir von einer Zeit, als ...“-Fragen zugrunde liegt. Vergangenes Verhalten sagt zukünftiges Verhalten voraus – konkrete Ereignisse vorbereiten, keine Allgemeinplätze.

Positionierung – T-förmige Fähigkeiten (McKinsey/IDEO): tiefe Expertise in einer Vertikalen + breite Kompetenz in angrenzenden Bereichen. Für Führungsrollen manchmal π-förmig oder M-förmig (mehrere Tiefen). Verwenden, wenn dem Nutzer geholfen wird, seinen einzigartigen Wert zu erklären.

Stipendienanträge – Heilmeier-Katechismus (George Heilmeier, ehemaliger DARPA-Direktor): neun Fragen, die jeder Forschungsantrag beantworten sollte. Verwenden beim Verfassen der „Forschungsbasis“ und der Projektbeschreibung:

1. Was versuchen Sie zu tun? (Ziele ohne Fachjargon formulieren.)
2. Wie wird es heute gemacht und wo liegen die Grenzen?
3. Was ist neu an Ihrem Ansatz und warum wird er erfolgreich sein?
4. Wen interessiert das? Welchen Unterschied macht es, wenn Sie erfolgreich sind?
5. Was sind die Risiken und der Nutzen?
6. Wie viel wird es kosten?
7. Wie lange wird es dauern?
8. Was sind die Zwischen- und Abschluss-„Prüfungen“, um den Erfolg zu messen?
9. Was ist Ihre Exit-Strategie?

Karriereplanung – Karrierekaptital (Cal Newport, So Good They Can't Ignore You): seltene und wertvolle Fähigkeiten schaffen Hebelwirkung. Bei der Lückenanalyse fragen: „Welches Kapital haben Sie? In was lohnt es sich zu investieren?“

Zielsetzung – SMART (Spezifisch, Messbar, Erreichbar, Relevant, Terminiert): wird in todo.md verwendet, um Prioritäten konkret zu machen.

Sorgfaltspflicht – Triangulation: Jede tragende Behauptung benötigt vor der Einreichung ≥2 unabhängige öffentliche Quellen. Grundlage von workflows/verification.md.

Heuristik für Stretch-Ziele – „1-2 Stufen höher, 1,2-3x Vergütung, 70% Übereinstimmung“:

• Zielrollen 1-2 Stufen über der aktuellen Position. Ein Wechsel auf gleicher Ebene rechtfertigt selten den Wechselaufwand; 3+ Stufen ist meist unrealistisch.
• Externe Wechsel rechtfertigen einen Aufschlag: Untergrenze 1,2-1,5x aktuelle Gesamtvergütung; Obergrenze 2-3x bei gleichzeitigem Aufstieg UND Wechsel des Unternehmenstyps (z. B. Konzern → schnell wachsendes Startup mit Anteilen).
• Bei ca. 70% Übereinstimmung bewerben, nicht 100%. Von Führungskräften wird erwartet, dass sie in die Rolle hineinwachsen.
• Warme Einführung >> Kaltbewerbung (~10x Conversion). In Netzwerkaktivierung investieren, bevor massenweise beworben wird.
• Ausnahmen: Karrierewechsel (Gehaltseinbußen normal), freiwilliger Rücktritt, Erreichen der Gehaltsobergrenze, Berufsanfänger (kleinere Multiplikatoren).
• Grundlage von workflows/jd-sourcing.md.

KI-IDE-Kompatibilität

Die kanonische Anweisungsdatei ist AGENTS.md – der plattformübergreifende Standard (Claude Code, Cursor, Codex, Cline, Windsurf u. a. lesen sie). Der Hub funktioniert mit jeder KI-IDE, die eine Markdown-Kontextdatei lädt. Der Onboarding-Abschnitt von readme.md führt den Nutzer durch die Einrichtung für seine spezifische IDE (Symlink für Claude Code Legacy, Kopie/Symlink in .cursor/rules/, .windsurfrules, .github/copilot-instructions.md usw.).

Absichtsweiterleitung: Welcher Flow ausgeführt werden soll

Bevor etwas getan wird, feststellen, ob bereits ein Hub im Arbeitsverzeichnis des Nutzers existiert und was der Nutzer eigentlich möchte:

Hub vorhanden?	Nutzerabsicht	Aktion
Nein	Hub erstellen / Lebensläufe konsolidieren	Das Bootstrap-Interview unten durchführen (F1–F7, dann Schritte 2–7)
Nein	Lückenanalyse / JD-Anpassung / Vorbereitung auf Vorstellungsgespräch	Zuerst Bootstrap durchführen – Analyse/Anpassung ist nicht möglich gegen leeres profiles/. Nutzer informieren; dann Interview durchführen
Ja	Richtungsfestlegung / „Wo soll ich als nächstes hinzielen“ / Lückenanalyse	Zu workflows/career-planning.md gehen. Diesen Abschnitt überspringen
Ja	Alles andere (JD-Sourcing / Anpassung / Vorbereitung auf Vorstellungsgespräch / Verifikation / Stipendium)	Zum entsprechenden workflows/*.md gehen. Diesen Abschnitt überspringen
Ja, aber profiles/master.md ist dünn	Beliebiges Workflow-Anliegen	Den angeforderten Workflow pausieren; zuerst Profile aus vorhandenen Materialien befüllen (siehe workflows/career-planning.md Schritt 1 „Garbage-in“-Warnung)

Vorhandenen Hub erkennen: nach AGENTS.md + profiles/master.md im aktuellen Verzeichnis suchen (oder dem Verzeichnis, auf das der Nutzer verwiesen hat).

Einrichtungsworkflow: Das Bootstrap-Interview

Wenn ein Nutzer diesen Skill zur Erstellung eines neuen Hubs aufruft, dieses Interview vor der Erstellung von Dateien durchführen. Eine Frage nach der anderen – nicht alle Fragen auf einmal stellen.

Frage 1 – Sprache

„Dieser Hub wird auf Chinesisch oder Englisch sein? Eins auswählen – die Vorlagen mischen keine Sprachen.“

• cn → templates/cn/ verwenden
• en → templates/en/ verwenden

Frage 2 – Vorhandene Materialien (früh stellen, vor der Positionierung)

„Haben Sie vorhandene Lebensläufe, CVs, Portfolios oder Biodokumente? Geben Sie mir die Dateien an oder legen Sie sie in einem Ordner ab. Ich lese sie zuerst – das macht jede andere Frage einfacher zu beantworten.“

Die meisten Nutzer haben bereits 1-5 alte Lebensläufe. Das Lesen vor der Frage nach der Positionierung ist entscheidend, weil:

• Der Agent kann Branche, Erfahrungsstufe und Karriereverlauf aus echten Inhalten ableiten
• Der Nutzer beschreibt seine eigene Positionierung selten gut im Abstrakten
• Alte Lebensläufe befüllen profiles/master.md in Schritt 4, was Stunden Tipparbeit spart

Jedes Format akzeptieren (PDF, DOCX, Markdown, eingefügter Text). Falls vorhanden, in Markdown konvertieren und beiseitelegen – sie wandern in Schritt 2 in das Archivverzeichnis des Hubs.

Wenn der Nutzer noch nichts hat, ist das in Ordnung – fortfahren. Nur beachten, dass das Befüllen der Profile länger dauert.

Frage 3 – Bereich / Branche

„In welchem Bereich oder welcher Branche arbeiten Sie? (z. B. Softwareentwicklung, Finanzen, Gesundheitswesen, Design, Wissenschaft, Recht, Marketing, Fertigung, Vertrieb …)“

Wenn Materialien aus F2 bereitgestellt wurden, eine Antwort basierend auf dem Gelesenen vorschlagen und bestätigen („Sieht aus, als wären Sie in {{Bereich}} – richtig?“). Nicht automatisch Technologie annehmen. Der Hub eines Designers sieht anders aus als der eines Anwalts, der sich wiederum von dem eines Fertigungsingenieurs unterscheidet.

Frage 4 – Zielrolle / Erfahrungsstufe

„Welche Rollen streben Sie an? (z. B. Einstieg, mittlere Ebene IC, Senior IC, erste Führungskraft, Direktor, VP/Führungskraft, Gründer, akademischer PI)“

Dies wird die „Positionsfestlegung“ in AGENTS.md. Auch fragen, was für diese Ebene betont vs. weniger betont werden soll. Beispielfragen zur Auswahl:

• Für Führungskräfte: Teamgröße, Budget, P&L, organisationsübergreifende Arbeit, externen Einfluss betonen; Detailtiefe der individuellen Arbeit weniger betonen
• Für Senior IC: Tiefe, handwerkliche Qualität, Eigenverantwortung betonen; Personalführung, falls nicht relevant, weniger betonen
• Für Karrierewechsel: übertragbare Fähigkeiten und Motivation erzählen betonen

Frage 5 – Forschungs-/Stipendien-Track?

„Bewerben Sie sich auch um akademische Stipendien, Forschungsförderung oder benötigen Sie einen Publikations-/Patent-Track? (Wenn Sie nur Jobbewerbungen machen, antworten Sie mit nein – es ist optional.)“

• nein (die meisten Nutzer) → profiles/research.md überspringen, 科研/ oder research-archive/ überspringen, Stipendienantrags-Workflow überspringen, „Zwei-Track“-Sprache aus AGENTS.md entfernen
• ja → research.md, Forschungsarchiv, Stipendien-Workflow einfügen. Folgefrage stellen: „Für welche Stipendienarten bewerben Sie sich typischerweise?“ (beeinflusst die Kopfzeilenbeispiele der Vorlage)

Frage 6 – Ausgabesprache für Lebensläufe

„In welcher Sprache werden Ihre Lebensläufe/CVs sein?“

• Nur Chinesisch / Nur Englisch / Beides (zweisprachig je nach Zielmarkt)

Wenn zweisprachig, ist die Hub-Sprache aus F1 die Verwaltungssprache; die Ausgabesprache des Lebenslaufs wird pro Bewerbung gewählt.

Frage 7 – Repository-Speicherort

„Wo soll das Repository leben? (Vorschlagen ~/github/<nutzername>-career oder ~/Dokumente/career-hub. Es muss ein privater Ort sein – niemals auf ein öffentliches Remote pushen.)“

Schritt 2 – Die Verzeichnisstruktur erstellen

Basierend auf den Antworten aus templates/cn/ oder templates/en/ kopieren. Forschungs-Track-Dateien entfernen, wenn F5 = nein. Antworten im Positionierungsabschnitt von AGENTS.md anwenden – andere Vorlagendateien sind so strukturiert, dass der Agent sie durch Konversation befüllt, nicht per Serienbrief (siehe „Vorlagenkonventionen zum Befüllen von Inhalten“ unten).

Verzeichnisskelett (deutsche Version):

.
├── profiles/
│   ├── master.md          # Bewerbungsdatenquelle
│   ├── research.md        # Nur bei aktiviertem Forschungstrack
│   ├── skills.md
│   └── stories.md
├── jobs/
│   ├── templates/
│   ├── market-watch/
│   └── applications/
├── verification/
│   ├── references.md
│   └── credentials/       # Zeugnisse, Zertifikate etc.
├── assessments/           # Persönlichkeitstests, 360°-Feedback etc. (optional, von interview-prep-Workflow referenziert)
├── cv-archiv/             # Archiv für Lebensläufe (resumes-archive/ im Englischen)
├── forschungsarchiv/      # Nur bei aktiviertem Forschungstrack (research-archive/ im Englischen)
├── AGENTS.md
├── readme.md
├── todo.md
└── changelog.md

Englische Version: Verzeichnisnamen übersetzen (cv-archiv/ → resumes-archive/, forschungsarchiv/ → research-archive/, credentials/ bleibt). assessments/ bleibt gleich.

Warum kein output/ oder prompts/: Der Ordner pro Bewerbung (jobs/applications/{firma}-{rolle}-{datum}/) speichert bereits generierte Lebensläufe/Anschreiben/Vorbereitung – ein übergeordnetes output/ ist redundant. prompts/ bei Bedarf hinzufügen, wenn der Nutzer beginnt, wiederverwendbare Prompt-Vorlagen zu kuratieren.

Schritt 3 – Importierte Materialien in das Archiv verschieben

Wenn F2 vorhandene Lebensläufe/CVs bereitgestellt hat, diese in cv-archiv/ (oder resumes-archive/) und, falls relevant, in forschungsarchiv/ (oder research-archive/) kopieren. Originale behalten + eine Markdown-Konvertierung neben jede Datei legen.

Schritt 4 – AGENTS.md befüllen

Dies ist die wichtigste Datei. templates/<lang>/AGENTS.md durchgehen und den Positionierungsabschnitt mit den Antworten aus F3 + F4 befüllen. Wenn F5 = nein, den Forschungstrack-Abschnitt entfernen.

Schritt 5 – Starter-Profile befüllen

profiles/master.md öffnen. Zwei Szenarien:

• Wenn F2 Materialien bereitgestellt hat: einen ersten Entwurf vorschlagen, indem die archivierten Lebensläufe in master.md konsolidiert werden, dann den Nutzer bitten, Lücken zu füllen (Kontaktdaten, quantifizierte Ergebnisse, aktuelle Rollen, die nicht in alten Lebensläufen stehen).
• Wenn keine Materialien: Abschnitt für Abschnitt vorgehen, beginnend mit der aktuellsten Rolle.

Schritt 6 – Git initialisieren

git init
echo '.DS_Store' > .gitignore
echo '*.tmp' >> .gitignore
# Lebenslauf-Inhalte NICHT in .gitignore aufnehmen
git add . && git commit -m "Erstes Hub-Gerüst"

Nutzer erinnern: Nur privates Remote. Niemals in ein öffentliches GitHub-Repository pushen.

Schritt 7 – Die Checkliste für nächste Schritte präsentieren

Den Nutzer nicht vor einem halb leeren Hub stehen lassen. Die befüllten Profile scannen und eine priorisierte Aufgabenliste in todo.md unter „Diese Woche Prioritäten“ schreiben. Typische Punkte direkt nach dem Bootstrap:

• P&L-/Budget-/Mitarbeiterzahlen für die aktuellste Rolle ergänzen
• STAR-Geschichten in profiles/stories.md für die 3 wichtigsten Erfolge schreiben
• Ersten Ziellauf mit workflows/career-planning.md durchführen

Vor allem: Dem Nutzer sagen, dass er loslegen kann. Der Hub ist jetzt einsatzbereit, noch nicht perfekt. Der Wert entsteht durch iterative Nutzung.

Vorlagenkonventionen zum Befüllen von Inhalten

Alle Vorlagendateien in templates/ folgen diesen Konventionen:

• Abschnittsheader bleiben – sie geben die Struktur vor. Der Agent füllt den Inhalt aus dem Gespräch.
• Platzhalter wie {{name}} vorhanden – der Agent ersetzt diese beim ersten Befüllen. Neue Abschnitte nicht hinzufügen.
• Kommentare <!-- --> enthalten Anleitungen – sie erklären den Zweck eines Abschnitts. Der Agent entfernt sie nach dem Befüllen.
• Frameworks namentlich referenzieren – in Vorlagen wird z. B. „Google XYZ-Formel für Bullets“ erwähnt, nicht nur „Bullet-Format“. Das gibt dem Nutzer Suchbegriffe.

Die Vorlagen sind für Konversation ausgelegt, nicht für Massenbearbeitung. Wenn ein Nutzer alle Abschnitte auf einmal ausfüllen möchte, ist das in Ordnung, aber sanft darauf hinweisen, dass der Datei-Umfang unhandlich wird („Würde es Ihnen etwas ausmachen, zuerst mit den wichtigsten Rollen zu beginnen? Wir können später ergänzen.“).