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firelive/agent-skills

Ayuda al usuario a preparar currículos, solicitudes de empleo y entrevistas para puestos de gerente de producto de IA, demostrando criterio de producto real más allá de términos de moda como RAG/Agente.

¿Qué es agent-skills?

Esta habilidad de agente de IA está diseñada para guiar a los candidatos a gerente de producto (PM) de IA a través de tres etapas clave del proceso de solicitud de empleo: currículo, postulación y entrevista. Evalúa si el candidato posee un criterio de producto genuino en IA, en lugar de simplemente memorizar términos de moda como RAG (Generación Aumentada por Recuperación) o Agente. La habilidad toma como entrada la descripción del puesto objetivo (JD), el currículo actual y las experiencias de proyectos, junto con el tipo de empresa objetivo (grande, startup, ToB). A partir de ahí, genera un análisis de brechas del JD, versiones cuantificadas de los logros (formato STAR con métricas), un paquete de materiales de postulación (puntos clave del currículo, cartas de presentación, índice de portafolio) y un registro de entrevistas simuladas con puntuaciones y tareas de mejora. Es compatible con plataformas de agente como Claude Code, Cursor y Codex, y se basa en un flujo de trabajo estructurado que incluye análisis de JD, análisis de brechas, mejora del currículo con énfasis en decisiones de producto (por qué no una solución más simple, cómo se construyó el conjunto de evaluación, compensaciones entre alucinación/latencia/costo), y entrevistas simuladas con tres rondas de preguntas. La habilidad culmina guardando plantillas reutilizables para la familia de puestos.

Compatible con~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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Documentación

Fuentes / Upstream

  • Origen: creado para firelive/agent-skills desde el catálogo de marcadores de X sobre IA
  • Licencia: uso gratuito en este repositorio; se agradece la atribución
  • Nota: Creado para firelive desde el catálogo de marcadores de X.

Este archivo puede ser una copia revendida o un puntero delgado. Se prefiere instalar/clonar el repositorio upstream cuando incluya activos, scripts u obligaciones AGPL.

AI 产品经理求职通关 (Campeonato de Búsqueda de Empleo para PM de IA)

Ayuda al candidato a superar tres barreras: currículo, postulación y entrevista; y verifica si posee un criterio real de producto en IA (no solo sabe términos de memoria).

Inputs

  • JD objetivo (o familia de puestos)
  • Currículo / experiencia en proyectos actual
  • Opcional: tipo de empresa objetivo (grande / startup / ToB)

Outputs

  • Tabla de brechas del JD (obligatorio / plus / evidencia faltante)
  • Frases de logros cuantificados reescritas (STAR + indicadores)
  • Paquete de materiales de postulación (puntos clave del currículo, correo/saludo, índice de portafolio)
  • Registro de entrevista simulada + tabla de puntuación + tareas de mejora

Pasos

  1. Analizar el JD: dividir en definición del problema, usuarios/escenarios, indicadores de éxito, restricciones técnicas, áreas de colaboración.
  2. Análisis de brechas: marcar cada requisito como con evidencia / transferible / brecha; para cada brecha, escribir "cómo obtener evidencia en 2 semanas".
  3. Mejorar el currículo: convertir cada experiencia en formato "escenario–acción–indicador–impacto"; eliminar relleno; las experiencias en IA deben incluir: usuarios objetivo, línea base, compensaciones en la solución, evaluación, resultados en producción.
  4. Sonda de criterio (pregúntate a ti mismo):
    • ¿Por qué no usar una solución más simple?
    • ¿Cómo se construyó el conjunto de evaluación? ¿Cómo se sopesaron alucinación / latencia / costo?
    • En caso de fallo, ¿cómo degradó el equipo de producto?
  5. Postulación: cambiar la plantilla según la familia de puestos (PM de aplicación de IA / plataforma de agentes / producto de datos); un mensaje por puesto, destacando puntos de coincidencia.
  6. Entrevista simulada: interpretar al entrevistador en 3 rondas de preguntas (diseño de producto → colaboración técnica → implementación e indicadores); dar tabla de puntuación de 1 a 5.
  7. Consolidar: guardar las indicaciones y ejemplos de esta familia de puestos como plantillas reutilizables.

Checklist

  • Cada experiencia en el currículo tiene un resultado cuantificable o una línea base clara
  • Al menos un proyecto puede explicar la evaluación y las compensaciones
  • La entrevista simulada tiene tareas de mejora por escrito

Fuentes

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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