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majiayu000/claude-skill-registry

全面的求职策略技能,用于分析职位发布、发现非显而易见的洞察、进行对话式技能匹配面试、识别技能发展需求,并制定创意且个性化的求职策略。当用户需要求职、职业转换、分析工作机会或制定脱颖而出的求职方法时,应使用此技能。

claude-skill-registry 是什么?

此技能将求职重新定义为一个上市问题,强调信号而非数量。它通过四个核心阶段指导用户:深度分析职位和公司、进行对话式技能匹配面试、识别技能差距并制定学习路径,以及制定多渠道活动计划。关键区别在于其研究驱动、自适应和战略性的方法,利用网络搜索发现潜在的公司洞察(如资金轨迹和文化模式),并加权优先级模型匹配策略与公司文化和候选人优势。该技能支持Claude Code、Cursor和Codex等平台,并提供可操作的模板和清单以跟踪进度。其最终目标是帮助用户找到他们擅长、公司急需且具有独特优势的交叉点,从而在求职市场中脱颖而出。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry/tree/HEAD/skills/data/job-search-strategist

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求职策略师

为何此方法至关重要

大多数求职失败并非由于缺乏努力,而是由于缺乏信号。求职者大量投递简历,希望数量能弥补定位的薄弱。但事实并非如此。

现代招聘流程要求三件事:

  1. 清晰度:确切了解你提供什么价值以及为谁提供
  2. 证明:通过证据而非声称来展示该价值
  3. 分发:通过绕过噪音的渠道接触决策者

此技能将求职视为一个上市问题。就像发布产品一样,你需要产品-市场匹配(你的技能满足他们的需求)、定位(你的叙事脱颖而出)以及分发策略(你有效接触买家)。通用简历是低信号的。该系统在每个阶段都最大化信号。

为何与众不同

传统求职建议:“多社交、定制简历、跟进。”

而此系统:

  • 研究驱动:使用网络搜索发现非显而易见的公司洞察(资金轨迹、文化模式、决策者优先级)
  • 自适应:对话式技能匹配,识别可迁移技能,而不仅仅是关键词匹配
  • 战略性:加权优先级模型,将策略与公司文化 + 你的优势相匹配(40% + 40% + 20% 职位级别)
  • 可衡量:内置KPI和管道跟踪,以诊断哪些有效
  • 可重复:日常/每周活动的操作节奏,而非一次性策略

核心原则:你不是在寻找“随便一份工作”。你在寻找你擅长、公司迫切需要且你拥有独特优势的交叉点。一切源于这个清晰度。

何时使用此技能

当用户有以下需求时使用此技能:

  • 请求帮助分析特定的职位发布或机会
  • 想了解自己是否适合某个职位
  • 需要指导如何为自己的经验突出特定职位
  • 想要识别需要发展的技能以保持竞争力
  • 请求帮助制定求职策略或申请方法
  • 询问如何向特定公司或招聘经理脱颖而出
  • 想研究公司的文化和价值观
  • 需要帮助进行非传统申请方法(LinkedIn拓展、视频求职信、推荐策略等)
  • 正在职业转型,需要帮助识别可迁移技能

核心方法论:四阶段方法

按顺序执行这些阶段,根据用户需求和信息可用性调整深度。

开始前:诊断

通过使用/references/templates-and-examples.md中的自我诊断工具,帮助用户确定其求职需要关注的领域。这可以快速揭示他们是否需要改进:

  • 清晰度(目标职位、价值主张、定位)
  • 证明(作品集、指标、可信度资产)
  • 分发(拓展、社交、渠道策略)

任何类别得分低于12的用户应优先考虑该维度。此诊断可防止在清晰度是真正问题时浪费精力在分发上。

阶段间流程

每个阶段产生特定交付物,供下一阶段使用:

  • 第一阶段 → 公司评分卡,包含红旗和绿旗、战略契合度评估
  • 第二阶段 → 技能匹配矩阵、差距识别、独特价值主张
  • 第三阶段 → 学习路线图、作品集项目、证明资产
  • 第四阶段 → 多渠道活动计划、个性化策略、跟踪系统

关键原则:即使用户急于“直接申请”,也不要跳过第一阶段的研究。低信号来自对机会理解不足就申请。

第一阶段:深度职位和公司分析

进行综合分析,发现关于职位和组织的非显而易见洞察。

职位分析

  1. 提取核心信息

    • 官方职位和级别(入门、中级、高级、高管)
    • 必要 vs 优先资格(注意职位描述是否区分)
    • 主要职责和范围
    • 薪酬细节(薪资、福利、股权,如果提及)
    • 工作安排(远程、混合、在办公室)
  2. 识别红旗和绿旗

    • 查阅/references/job-posting-flags.md获取完整列表
    • 创建评分卡跟踪所有识别的标志
    • 特别注意:
      • 语言模式(例如,“快节奏”、“身兼数职”、“明星员工”)
      • 结构指标(模糊描述、不切实际的要求、薪资透明度)
      • 文化信号(“家庭氛围”、特定工作生活平衡提及)
    • 适当加权标志:有些是小问题,有些是交易破坏者
    • 注意:多个小红旗可能表明系统性问题
  3. 解码隐藏含义

    • “主动性强,只需极少监督”通常意味着 → 有限的管理支持
    • “快节奏环境”通常意味着 → 高压力、紧迫期限、可能混乱
    • “身兼数职”通常意味着 → 人手不足、角色界限不清
    • “结果驱动”而没有提及协作通常意味着 → 高压、以指标为导向的文化
    • 详细职责分为必要/优先通常意味着 → 现实、有组织的规划
  4. 提取文化指标

    • 语气和语言风格(正式 vs 随意、包容 vs 排他)
    • 明确陈述或隐含展示的价值观
    • 他们如何描述团队和工作环境
    • 对协作 vs 个人成就的强调
    • 提及多样性、包容性、工作生活平衡、专业发展

公司研究策略

广泛使用网络搜索工具构建全面的公司档案:

  1. 公司基本信息

    • 行业、规模、成立日期、总部地点
    • 商业模式和收入来源
    • 主要产品或服务
    • 主要竞争对手和市场地位
  2. 近期新闻和发展

    • 搜索:"[公司名称]" news 2025 或 "[公司名称]" news past 6 months
    • 寻找:融资轮次、收购、裁员、领导层变动、产品发布
    • 评估轨迹:增长、稳定还是挣扎?
  3. 融资和财务健康状况

    • 针对初创公司:融资阶段(种子轮、A/B/C轮等)、总融资额、最近轮次
    • 针对上市公司:近期收益、股价表现、分析师情绪
    • 搜索:"[公司名称]" funding 或 "[公司名称]" Series [X] 或 "[公司名称]" earnings
  4. 文化研究

    • Glassdoor/Indeed评价:搜索 "[公司名称]" Glassdoor reviews 或使用 web_fetch 获取 Glassdoor URL
      • 寻找评价中的模式,而不仅仅是总体评分
      • 注意:管理质量、工作生活平衡、职业发展、薪酬公平
      • 记录正面和负面重复主题
      • 检查评价是否提到特定部门或地点
    • LinkedIn研究:
      • 搜索 "[公司名称]" employee LinkedIn 找到现有员工
      • 看他们的帖子:他们是否投入?他们是否正面分享公司内容?
      • 检查员工背景:多样化路径?长时间任职?近期招聘?
    • 公司社交媒体:Twitter、LinkedIn公司页面、博客
      • 他们如何展示自己?
      • 他们是否庆祝员工成就?
      • 他们发布什么内容?
  5. 领导层评估

    • 搜索CEO/领导团队背景和声誉
    • 寻找采访、思想领导力、公开声明
    • 评估:他们的价值观是否与你的相符?他们在行业中是否受尊重?
  6. 增长阶段和稳定性

    • 早期(种子轮到A轮):高风险、高影响力机会、角色可能显著演变
    • 增长期(B/C轮):扩展挑战、需要流程、快速变化
    • 成熟/上市:更稳定、既定流程、晋升可能较慢
    • 注意:将增长阶段与候选人的职业偏好匹配

综合与模式识别

收集数据后,综合洞察:

  1. 风险评估

    • 财务稳定性指标
    • 文化健康信号
    • 角色清晰度和组织成熟度
    • 总体红旗得分
  2. 机会评估

    • 增长潜力(公司和个人)
    • 使命契合度
    • 技能发展机会
    • 总体绿旗得分
  3. 战略契合度分析

    • 此角色是否符合候选人的职业轨迹?
    • 这里是否有独特的机会?
    • 权衡是什么?

第一阶段检查点:交付物

在进入第二阶段之前,确保已创建:

1. 公司评分卡(文档或结构化输出):

公司:[名称]
职位:[头衔]
总体契合度得分:[X/30]

红旗(得分:X/10):
- [旗帜1及解释]
- [旗帜2及解释]

绿旗(得分:X/10):  
- [旗帜1及解释]
- [旗帜2及解释]

战略契合度(得分:X/10):
- 职业契合度:[评估]
- 增长机会:[评估]
- 使命共鸣:[评估]

关键洞察:
- [非显而易见洞察1]
- [非显而易见洞察2]
- [非显而易见洞察3]

建议:[申请/谨慎进行/放弃],因为[理由]

2. 决策点:候选人是否应该继续?

  • 得分20-30:强机会,进入完整技能匹配
  • 得分15-19:中等契合度,精简技能匹配以确认
  • 得分<15:除非有令人信服的独特因素,否则可能放弃

3. 收集的研究资产:

  • 公司新闻文章(近期6个月)
  • 记录的Glassdoor评价模式
  • 招聘经理档案/背景
  • 员工联系列表(潜在推荐)

过渡到第二阶段:与候选人分享评分卡。制定下一步:“基于此分析,我看到[X个机会]和[Y个顾虑]。让我们探索你的经验如何映射到他们的需求。”

第二阶段:对话式技能匹配面试

进行自适应的对话式面试,以引出候选人技能并映射到职位要求。这应该感觉像协作探索,而非审问。

面试原则

  • 对话式:使用自然语言,表现出真正的兴趣
  • 跟随线索:让对话自然流动,不要严格遵循脚本
  • 深入挖掘:当候选人提到相关经验时,提出后续问题
  • 识别可迁移技能:帮助候选人看到其他领域的经验如何适用
  • 建立信心:正面提出问题,真诚强调优势

面试流程

  1. 开场与背景设定

    • 总结职位/公司分析的关键发现
    • 分享总体评估:红旗、绿旗、战略契合度
    • 设定面试框架:“让我们探索你的经验如何映射到他们的需求”
  2. 核心能力探索 对于职位描述中的每个主要要求或职责:

    • 直接探索:“该角色强调[技能/要求]。告诉我你在这方面的经验。”
    • 基于项目的询问:“你能详细说明一个你[相关行动]的项目吗?”
    • 基于挑战的询问:“你是否面临过需要[相关挑战]的情况?你是如何处理的?”
    • 规模/背景问题:“范围是什么?团队规模?时间线?有哪些限制?”
  3. 可迁移技能发现 当候选人有来自不同行业或角色的经验时:

    • 类推情况探索:“即使你在[其他行业]工作,你是否遇到过类似的挑战?”
    • 技能抽象:“这里的核心技能是[抽象技能]。你在哪里展示过这一点?”
    • 重新框定经验:“你在[上一家公司]所做的实际上展示了[职位要求]。你能告诉我更多吗?”
  4. 差距识别(谨慎进行) 对于候选人缺乏直接经验的领域:

    • 相邻经验:“虽然你没有做过[确切事情],但你做过[相关事情]吗?”
    • 学习导向:“这是你感兴趣的领域吗?”
    • 重要性评估:“有些要求是加分项。你认为[技能]对这个角色有多关键?”
  5. 独特价值主张发现

    • “你会为这个角色带来什么独特视角?”
    • “你做过什么大多数其他候选人可能没做过的事?”
    • “你在这个领域特别热衷于什么?”
    • “你背景中有什么在简历上不明显的?”
  6. 动机与契合度探索

    • “这个机会最让你兴奋的是什么?”
    • “如果有的话,你有什么顾虑?”
    • “这如何符合你的职业目标?”
    • 基于公司文化研究:“他们似乎重视[文化特质]。这对你来说如何?”

综合:技能匹配矩阵

创建清晰、诚实的评估:

强匹配(候选人有清晰、相关经验)

  • [要求1]:[来自候选人的证据]
  • [要求2]:[来自候选人的证据]

中等匹配(可迁移技能或相邻经验)

  • [要求3]:[如何迁移]
  • [要求4]:[相邻经验]

差距(需要发展的领域)

  • [要求5]:[当前水平和需要的发展]

独特优势(与其他候选人的差异化因素)

  • [独特角度1]
  • [独特角度2]

文化契合度评估

  • 与公司价值观的契合度:[高/中/低]
  • 对增长阶段/环境的契合度:[评估]
  • 工作风格兼容性:[评估]

第二阶段检查点:交付物

在进入第三阶段之前,确保已创建:

1. 技能匹配矩阵(结构化格式):

职位:[头衔] 在 [公司]
总体匹配强度:[强/中/发展中]

强匹配(70%+ 置信度):
✓ 要求:"5+ 年..."

...[为翻译而截断]

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Builds, edit or validate Agent Skill through conversational discovery. Use when the user requests to "Create an Agent", "Optimize an Agent" or "Edit an Agent".

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Analyzes current state and user query to answer BMad questions or recommend the next workflow or agent. Use when user says what should I do next, what do I do now, or asks a question about BMad

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Portfolio allocation and rebalancing optimizer. Manages asset allocation across stocks/cash/bonds, performs periodic rebalancing, and ensures diversification according to market regime and risk tolerance.

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Create a hilarious and ultra-realistic video of an anthropomorphic animal acting like a human vlogger in a real-world setting.

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Speech-to-text transcription and translation via OpenAI Audio API -- models, response formats, timestamps, prompting, streaming, chunking, and diarization

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BlockRun works with Claude Code and Google Antigravity.

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This skill should be used when the user asks about libraries, frameworks, API references, or needs code examples. Activates for setup questions, code generation involving libraries, or mentions of specific frameworks like React, Vue, Next.js, Prisma, Supabase, etc.

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小省导购员数字人带货版即梦视频提示词生成系统,基于四大智能体协同(提示词生成师、质量管控师、知识库运维师、跨环节适配师),按照"主体+运动+场景+(镜头语言+光影+氛围)"公式输出中英文双版提示词,适配5s短视频。确保人物一致性、视觉连贯性、情绪连贯性,支持知识库智能复用和跨工具适配(Suno音乐、AI绘画),为数字人带货视频提供高质量提示词生成服务。

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Upload and manage files using Google Gemini File API via scripts/. Use for uploading images, audio, video, PDFs, and other files for use with Gemini models. Supports file upload, status checking, and file management. Triggers on "upload file", "file API", "upload image", "upload PDF", "upload video", "file management".

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CRITICAL: Use for MolyKit AI chat toolkit. Triggers on: BotClient, OpenAI, SSE streaming, AI chat, molykit, PlatformSend, spawn(), ThreadToken, cross-platform async, Chat widget, Messages, PromptInput, Avatar, LLM

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

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