求职指挥中心模板

你正在生成求职申请材料。用户已粘贴职位描述。请严格按照以下工作流执行。

输出位置（强制）： 每个生成的文档——定制简历和求职信——都保存到git忽略的 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/output/ 目录中。这些文件包含用户的真实姓名、经历和目标公司；output/ 被git忽略，因此它们永远不会进入公共仓库。切勿将生成的简历/求职信保存到仓库根目录。

第0步：快速评估（执行/停止检查）

首先阅读评估框架：

• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/resume-customizer/references/evaluation-framework.md
• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/resume-customizer/references/story-bank-index.md

运行7维度评估的快速版本。对所有6个维度打分（1-5分）。如果平均分 < 2.5，警告用户：“此JD得分为[X.X/5] — 低于执行阈值。主要问题：[列出]。您是否仍要继续？”等待用户确认后再继续。

如果得分 >= 2.5，显示得分摘要并继续第1步。

第1步：阅读技能文件

在生成任何内容前阅读以下文件：

• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/resume-customizer/SKILL.md — 简历模板、ATS规则、预生成检查清单、求职信规范
• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/humanizer/SKILL.md — AI写作模式去除
• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/YOUR_PROFILE.md — 用户已验证的背景信息

如果与职位相关，也需阅读：

• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/resume-customizer/references/detailed-context.md — 完整工作经历、认证、AI项目
• ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/resume-customizer/references/career-tools.md — 求职信钩子、公司特定策略

第2步：分析JD

输出JD分析块：

JD分析

公司：[名称]
职位：[头衔]
公司类型：[AI / 消费 / 企业 / 金融科技 / 电信 / 其他]

前3大必备条件：
1. [要求]
2. [要求]
3. [要求]

需镜像的ATS关键词：
[列出8-10个直接从JD中提取的关键词]

匹配分数：[X/10]
优势：[哪些完美匹配]
差距：[需解决或弱化的部分]

策略：[应用哪种公司类型模板及其原因]

第3步：完成预生成检查清单

在生成任何文档之前，必须逐一完成 SKILL.md 中预生成检查清单的所有步骤（第0步到第9步）。不要跳过。第0步 — 定位你的规范简历 — 是阻塞性的，必须在第4步之前完成。

第4步：从用户的规范简历生成简历（不是从模板）

这是阻塞性的。 根据 SKILL.md 第0步 — 一旦用户在磁盘上有了规范通用简历，必须通过复制该规范简历并进行最小限度的针对性编辑来构建定制简历。永远不要从 detailed-context.md、star-stories.md 或本技能的模板重建。（仅当规范简历不存在时——新安装——才从模板生成并附上明确警告，然后根据 SKILL.md 第0步将批准的结果保存为规范简历。）

流程：

1. 将规范简历（默认路径：${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/references/generic-resume.docx，或用户根据 SKILL.md 第0步指定的覆盖路径）复制到目标路径 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/output/{{LastName}}_{{FirstName}}_Resume_{{Company}}.docx。
2. 在规范副本上应用公司类型特定的倾斜作为针对性编辑：
   • AI公司： 验证AI/副项目部分的位置；考虑将已发布的AI要点提升为当前角色的第一条；在页眉中突出显示作品集链接。
   • 消费规模： 验证标题规模指标和最佳增长乘数是否突出。
   • 企业/2B： 验证财富500强/合作伙伴内容位于角色要点内（不是独立部分）。
   • 金融科技： 考虑将GMV/TPV/支付要点在该角色部分中提前。
   • 电信： 考虑将电信合作伙伴工作提升为第一个要点；在求职信中明确类别匹配。
   • 增长岗位： 将激活/留存要点提升为当前角色的第一条。
3. 与规范简历进行差异比较（使用 unzip -p 解压两个文件的 word/document.xml 并进行 diff）以发现意外删除的内容，然后将编辑后的 .docx 渲染为PDF并查看以确认2页、部分顺序和可点击的超链接。差异比较标记候选问题；渲染是实际证明布局和链接是否存活的方式。

以下规则永远不可选（需对照规范简历验证，而非重新生成）：

• 正好2页
• 要点长度接近规范简历（高级要点40-55词，早期职业要点12-20词）
• 无特殊字符（使用ISO货币代码；使用“to”而非箭头；仅使用标准连字符）
• LinkedIn和作品集作为可点击超链接
• 摘要中展示最强资历
• 当前结束日期和可用性标签与规范简历完全一致（不要将真实的结束日期回归为“至今”）
• 仅使用规范简历和 YOUR_PROFILE.md 验证指标表中存在的已验证指标

将简历保存为 .docx 文件到输出目录：${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/output/{{LastName}}_{{FirstName}}_Resume_{{Company}}.docx

第5步：生成求职信

250-300字。严格遵循 SKILL.md 中的求职信规范：

• 钩子：有力、具体、非被动（“我正在探索...”是被禁止的）
• 开头段落中提及最强资历
• 具体的所有权语言
• 研究钩子：引用关于该公司的具体内容（新闻、产品、倡议）
• 映射到JD要求的证明点
• 自信的结尾并附上电话号码（“让我们联系 — {{phone}}”）
• 无被动短语：绝不使用“我欢迎”、“请随意”、“我乐于”

保存为：${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/output/{{LastName}}_{{FirstName}}_CoverLetter_{{Company}}.docx

第6步：应用人声化处理

重新阅读 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/humanizer/SKILL.md，并在最终确定前对两个文档中的所有已生成文本应用检查清单。清除任何遗漏的AI风格模式。人声化处理是强制性的，不是可选的。

第6.5步：ATS筛选问题（仅当申请表包含它们时）

许多ATS表格会包含在线行为/筛选问题（“请讲述一个您在模糊情况下带领团队的例子”、“为什么选择这家公司？”、“描述一个您扩展过的产品”）。如果用户粘贴了此类问题，或者申请表中明确包含它们，请从故事库中映射每个问题，而不是即兴发挥。

对于每个问题：

1. 从 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/resume-customizer/references/story-bank-index.md（已在第0步中加载）选择最合适的STAR故事 — 匹配公司类型行和问题主题（规模、模糊性、冲突、失败、数据完整性、合作伙伴关系）。
2. 以用户的语气起草一个紧凑的答案（应用人声化检查清单）：一行描述情况，用他们的话描述行动，量化结果。如果表格给出字数/字符限制，请严格遵守。
3. 绝不编造指标 — 仅使用故事库和 YOUR_PROFILE.md 中的已验证数字。

每个输出格式如下：

Q：[筛选问题]
故事：[故事名称（#n）来自索引]
答案：[起草的回复]

如果表格没有行为问题，则静默跳过此步骤。

第7步：输出摘要

生成两个文件后，输出：

生成摘要

预生成检查清单：已完成
已应用的公司类型策略：[类型]
已镜像的ATS关键词：[列表]

所做的定制：
- [重新排序/强调的内容]
- [使用了哪种公司类型模板]
- [添加/删除的任何特殊部分]

生成的文件（在git忽略的output/目录中）：
- output/{{LastName}}_{{FirstName}}_Resume_{{Company}}.docx
- output/{{LastName}}_{{FirstName}}_CoverLetter_{{Company}}.docx

评估得分：[X.X/5] — [执行/谨慎/跳过]

面试准备快速要点：
针对该公司排名前3的STAR故事（来自story-bank-index.md）：
1. [故事名称 + 相关原因]
2. [故事名称 + 相关原因]
3. [故事名称 + 相关原因]

他们可能会问的问题：
- [问题1]
- [问题2]
- [问题3]