Yan Liu
ImagenDiseño Mono-color
Mono-color Editorial Print 🎨 Este es un Skill visual que reúne el lenguaje del diseño editorial, la textura de impresión y una paleta de colores contenida. No se limita a «convertir una imagen en monocromática»: primero entiende tu tema, imágenes, texto y emoción, y luego reconstruye el sistema visual de toda la composición según el contenido. Su lenguaje visual incluye: Una o dos tintas + fondo de papel neutro + mucho espacio en blanco + tipografía de alto contraste + textura de semitonos / risografía / serigrafía + imperfecciones intencionales. No copia mecánicamente la composición, el texto ni el estilo de una imagen de referencia. Extrae sus reglas de diseño y las recombina con cada entrada: Color → Composición → Tipografía → Tratamiento de imagen → Textura de impresión Por eso, un mismo Skill puede generar obras completamente distintas y, aun así, conservar un lenguaje visual estable y reconocible. Ideal para: Carteles / portadas para redes sociales / piezas visuales para eventos / gráficos editoriales / contenido de marca / portadas de álbumes / Zine / reinterpretación fotográfica Lo más interesante para mí, y también la razón por la que creé este Design Skill, es: No se trata de hacer que la IA recuerde una imagen de referencia, sino de enseñarle un conjunto de reglas estéticas. Convertir Taste → Design Language → Skill. Example Triggers - «Usa Mono-color para crear un cartel sobre caminar en verano». - «Convierte esta foto de café en una portada editorial azul con semitonos». - «Crea un póster con tema de plantas verdes y estética de impresión risográfica». - «Mantén el lenguaje visual anterior: monocromático, con espacio en blanco y una impresión retro». - «Make this portrait into a one-ink editorial zine cover.» - «Usa una sobreimpresión en azul y naranja para crear la pieza visual de un evento de ciclismo urbano». - «Convierte este producto en una portada de impresión risográfica a dos tintas, con una composición de objetos repetidos». - «Usa una foto verde y texto principal negro para crear una página de diario de observación».
InvestigaciónOffer Toolkit
Un sistema de búsqueda de empleo con 10 años de experiencia en grandes empresas de Silicon Valley, que encapsula en IA conocimientos reales de contratación y metodologías de búsqueda de empleo. Offer Toolkit | Asistente de búsqueda de empleo con IA Desde «descubrir el puesto ideal» hasta «conseguir la oferta», desglosa todo el proceso de búsqueda de empleo en tres módulos inteligentes: ① Decodificador de JD (JD Decoder) Analiza en profundidad la descripción del puesto y genera un informe personalizado de estrategia de oferta: - Si vale la pena postularse - Evaluación de compatibilidad del puesto - Competencias clave y brechas - Enfoque de entrevista y predicción de preguntas probables ② Constructor de currículum (Resume Builder) Transforma tu experiencia de «descripción del trabajo» en una «historia de impacto reconocida por los reclutadores»: - Estructura automáticamente la experiencia personal - Optimiza la expresión de proyectos y la cuantificación de resultados - Genera currículums de alta calidad compatibles con ATS - Compatible con más de 11 plantillas profesionales de nivel de impresión ③ Biblioteca de historias para entrevistas conductuales (Behavioral Story Library) Extrae tus experiencias reales y crea activos de historias de entrevista reutilizables: - Resume proyectos clave y experiencias de crecimiento - Transforma automáticamente al marco STAR - Construye tu banco personal de historias para entrevistas conductuales - Aborda eficazmente preguntas del tipo «Tell me about a time...» Ya sea que estés dudando si postularte a un puesto, quieras optimizar tu currículum, necesites analizar una JD, o te estés preparando para la próxima entrevista conductual, Offer Toolkit identificará automáticamente tu necesidad y te dirigirá al módulo de IA más adecuado. Palabras clave: Búsqueda de empleo | Offer | Career | Job Hunt | JD | Job Description | Currículum | Resume | CV | Behavioral Interview | STAR | Tell me about a time | Interview Preparation ------------------------------------- skill de descripción de puesto: Pega una JD y tu currículum, y obtén un informe HTML que te dice: si deberías postularte, qué tan compatible eres, qué te falta, qué te preguntarán aproximadamente en la entrevista, si el salario es razonable, y qué hacer en las próximas 6 semanas. skill de currículum: Te ayuda a mejorar tu currículum actual, o importarlo desde LinkedIn, o incluso crear uno desde cero mientras conversas. Te ofrece 11 plantillas de nivel de impresión (Classic-ATS, Ledger, Tech Compact, Modern Sidebar, Pillar, Elegant Serif, Atelier, Timeline, Swiss, Executive, Color-block). Cada vez te da dos archivos: uno listo para imprimir en PDF, y otro que puedes editar directamente en el navegador. skill de preguntas conductuales: No te da respuestas preparadas, sino que te ayuda a extraer lo que realmente has hecho en el pasado y organizarlo en un banco de historias reutilizable. Te guía paso a paso para que estructures tus experiencias con STAR/CAR, las etiquetes (por ejemplo, «toma de decisiones», «superación de dificultades») y las guardes en chino e inglés. También puede predecir 20 preguntas que una empresa haría basándose en una JD y ayudarte a prepararte para cada una. Tres reglas comunes: 1. No inventar. Todas las experiencias, responsabilidades y números provienen de lo que el usuario ha dicho realmente. Puede ayudar a mejorar expresiones débiles, pero nunca inventar empresas, puestos, logros o cifras. Los números deben confirmarse con el usuario. 2. Hacer solo una pregunta a la vez. Tanto para extraer historias, construir currículums o preparar BQ, es una conversación, no un cuestionario. 3. Primero estructurar, luego producir. Siempre primero se registra en un modelo de datos estándar, y una vez confirmado, se renderiza en HTML o se genera una respuesta.