职业经验资产拆解器
把一段真实工作经历，变成证据卡与 7 天验证行动
描述
工作多年，真正困难的往往不是没有经验，而是分不清哪些是事实、哪些是自己的解释，哪些经验离开原公司后仍值得验证。 本 Skill 只处理一段已脱敏的真实经历：整理事实证据卡，说明当前材料能与不能证明什么，再找到最早的证据缺口，给出一条低成本验证路径、一件暂不投入和 7 天行动单。 它不是心理测试，不给经验资产总分，不用职位、工龄、工资、证书、同事表扬或一次内部成功替代外部需求和付费证据。材料不足时会直接说“材料不足，暂不判断”。 请勿提交姓名、公司、客户、手机号、微信、邮箱、身份证、合同或未公开经营数据。若检测到可识别信息，Skill 会停止分析并请你在本地脱敏后重新提交。 这是一份自助初步判断，不替代人工诊断，不包含 Kevin 人工审核，不承诺收入、流量、职业转型或商业结果。
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研究Offer Toolkit
一个来自硅谷大厂 10 年经验的求职系统，将真实的招聘洞察与求职方法论封装成 AI。 Offer Toolkit｜AI 求职助手 从「发现心动岗位」到「拿下 Offer」，将整个求职流程拆解为三个智能模块： ① JD 解码器（JD Decoder） 深度分析职位描述，生成专属 Offer Strategy Report： 是否值得投递 岗位匹配度评估 核心竞争力与能力缺口 面试重点与高概率问题预测 ② 简历构建器（Resume Builder） 将你的经历从「工作描述」转化为「招聘方认可的影响力故事」： 自动结构化个人经历 优化项目表达与成果量化 生成 ATS 友好、高质量简历 支持 11+ 套打印级专业模板 ③ 行为面试故事库（Behavioral Story Library） 挖掘你的真实经历，打造可复用的面试故事资产： 提炼关键项目与成长经历 自动转化为 STAR Framework 建立个人 Behavioral Interview Story Bank 高效应对 “Tell me about a time...” 类问题 无论你是在纠结「这个岗位该不该投」、想「优化简历」、需要「分析 JD」，还是准备下一场 Behavioral Interview，Offer Toolkit 都会自动识别需求，并路由到最适合的 AI 模块。 关键词： 求职｜Offer｜Career｜Job Hunt｜JD｜Job Description｜简历｜Resume｜CV｜Behavioral Interview｜STAR｜Tell me about a time｜Interview Preparation ------------------------------------- job-description-skill：贴一份 JD 和你的简历，给你一份 HTML 报告，告诉你：这岗位到底该不该投、你和它多匹配、差在哪里、面试大概会问什么、薪资合不合理、接下来 6 周该做什么。 resume-skill：帮你把现有简历改好看，或者从 LinkedIn 导入，再或者聊着聊着帮你从零写一份。给你 11 套打印级模板（Classic-ATS、Ledger、Tech Compact、Modern Sidebar、Pillar、Elegant Serif、Atelier、Timeline、Swiss、Executive、Color-block）。每次同时给你两份文件：一份直接可以打印成 PDF，一份在浏览器里点字就能改。 bq-skill：不是给你现成答案，而是帮你把过去真实做过的事情挖出来、整理成一个可以反复用的故事库。它会一步步追问你的经历，帮你用 STAR/CAR 理清思路，打上“拿主意”“択历就难”这类标签，中英文各存一份，下次碰上不同行为面试题也能用同一个故事。还能对着一份 JD，预测这家公司会问的 20 道题，帮你逐题准备。 三条共用规则： 1. 不杜撰。 所有经历、职责、数字都来自用户真实说过的内容。可以帮改弱表达，但绝不编公司、职位、成果、量化数字。数字都要向用户求证。 2. 一次只问一个问题。 挖故事、建简历、准备 BQ 都是对话，不是问卷。 3. 先结构化再产出。 先落到标准数据模型，确认无误再渲染 HTML 或生成答案。
高价值决策论证顾问
当你正在纠结“要不要做某件事”“该不该选择某个方案”“值不值得投入资源”，或者想复盘“当初那个决定为什么会走到今天”，这个 Skill 会像一位有温度的立项评审顾问，帮你把模糊的想法拆成可以判断的证据。 它适合用于： - 职业选择：要不要跳槽、转行、加入创业公司、读研读博； - 教育与成长投入：要不要给孩子报班、要不要买课程、要不要投入一个长期学习计划； - 项目与机会判断：要不要启动一个项目、接一个合作、投入一笔资源； - 关系与生活选择：要不要表白、搬家、改变生活安排； - 历史决策复盘：复盘一次辞职、考研、投资、合作或关系选择。 它会根据决策量级自动调整论证深度： - 轻量级决策：快速问清关键变量，给出简短建议； - 中量级决策：围绕必要性、可行性、风险、时机、替代方案做结构化分析； - 重量级决策：进行完整立项式论证，输出风险预警、倾向性建议和行动路径； - 复盘类问题：帮助你重建当时的判断链，找出预测偏差和可迁移经验。 你可以这样开始： - “我要不要给孩子报一个一年 2 万的英语课？” - “我该不该从稳定工作去创业公司？” - “我想复盘去年辞职考研这个决定。” - “我不确定要不要表白，你帮我分析一下。” - “这个机会值不值得投入时间和钱？” 最终你会得到： - 一个明确的倾向性建议：建议执行 / 建议暂缓 / 建议补充信息后再决定； - 每个建议的置信度与关键不确定项； - 你最容易忽略的风险； - 下一步最小验证动作。 注意：它不会在信息不足时假装确定替你做决定，它会帮你看清决策依据、风险边界和下一步该验证什么。
工作复盘终结者 MAX | 流水账 → 高P级汇报稿
你的周报是不是长这样： 「本周完成了 A 项目的推进，参与了 B 会议的讨论，配合团队完成了 C 需求， 输出了 xx 个文档，下周继续。」 老板扫一眼，划过去了。 不是你不努力，是你写的是流水账，不是复盘。 评委看晋升材料、老板看月报的时候，只关心 5 件事： ① 你做的这件事为什么值得做（判断力） ② 结果放在什么参照系里才叫好（数据锚定） ③ 哪些是「你」做的、哪些是团队做的（贡献边界） ④ 你从这件事沉淀了什么可复用的东西（增长曲线） ⑤ 下周期你承诺做到什么（承诺书思维） 99% 的复盘稿一条都没写清楚，全在罗列功能： 「迭代了 X」「上线了 Y」「支持了 Z」——like a robot。 这个 SKILL 是我作为 AI OPC 一线做业务复盘时打磨的结构化编译器。 你把流水账原样丢进来（多乱多零散都行），它给你输出一份符合高P晋升述职标准的完整复盘稿： 📊 一句话总评（30 秒让读者 get 到你的价值） 🎯 核心成就（STAR + 判断叙事，不是功能罗列） 📈 数据参照系表格（有基准、有口径、有个人贡献占比） 🧠 方法论沉淀（体现你的增长曲线） 📅 下周期规划（承诺书体，可衡量目标 + Deadline + 资源需求） ⚠️ 风险与需要支持（暴露风险 = 敢担当） 📋 待补充数据清单（一次列全，你回去查一次就搞定） 附赠： ✓ 3 个核心提升点复盘（告诉你原材料的哪些坑被解决了） ✓ 答辩风险预判（晋升场景下评委会挑战哪几个点 + 应对话术） ✓ 可复用模板变量（下次改几个字就能复用） 它和普通「AI 写周报」SKILL 有什么区别？ 别的：把你的流水账换个说法再输出一遍（还是流水账）。 这个：给你的流水账做结构手术——从「功能罗列体」升级到「判断叙事体」。 它绝不做的事： ✗ 不虚构数据——你没给的一律标「需补充」，绝不编数字 ✗ 不写「作为一个AI」「综上所述」「感谢领导」这种废话 ✗ 不谄媚，不问「你能详细说说吗」，直接干 谁应该装它： 每周被周报折磨、想早点下班的打工人 冲晋升的 P6→P7 / M1→M2 / 中级→高级选手 半年度/年度述职季，材料还没动笔的紧急户 需要给上级/评委/客户写季度复盘的项目负责人 想让「我做的事」被真正看见的所有认真工作的人 认真做事不等于会汇报。 同样的工作量，会写复盘的人晋升快 1 年。 装上它，从下一份周报开始，让你的工作被看见。
职业经验资产拆解器
把一段真实工作经历，变成证据卡与 7 天验证行动
描述
工作多年，真正困难的往往不是没有经验，而是分不清哪些是事实、哪些是自己的解释，哪些经验离开原公司后仍值得验证。 本 Skill 只处理一段已脱敏的真实经历：整理事实证据卡，说明当前材料能与不能证明什么，再找到最早的证据缺口，给出一条低成本验证路径、一件暂不投入和 7 天行动单。 它不是心理测试，不给经验资产总分，不用职位、工龄、工资、证书、同事表扬或一次内部成功替代外部需求和付费证据。材料不足时会直接说“材料不足，暂不判断”。 请勿提交姓名、公司、客户、手机号、微信、邮箱、身份证、合同或未公开经营数据。若检测到可识别信息，Skill 会停止分析并请你在本地脱敏后重新提交。 这是一份自助初步判断，不替代人工诊断，不包含 Kevin 人工审核，不承诺收入、流量、职业转型或商业结果。
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一个来自硅谷大厂 10 年经验的求职系统，将真实的招聘洞察与求职方法论封装成 AI。 Offer Toolkit｜AI 求职助手 从「发现心动岗位」到「拿下 Offer」，将整个求职流程拆解为三个智能模块： ① JD 解码器（JD Decoder） 深度分析职位描述，生成专属 Offer Strategy Report： 是否值得投递 岗位匹配度评估 核心竞争力与能力缺口 面试重点与高概率问题预测 ② 简历构建器（Resume Builder） 将你的经历从「工作描述」转化为「招聘方认可的影响力故事」： 自动结构化个人经历 优化项目表达与成果量化 生成 ATS 友好、高质量简历 支持 11+ 套打印级专业模板 ③ 行为面试故事库（Behavioral Story Library） 挖掘你的真实经历，打造可复用的面试故事资产： 提炼关键项目与成长经历 自动转化为 STAR Framework 建立个人 Behavioral Interview Story Bank 高效应对 “Tell me about a time...” 类问题 无论你是在纠结「这个岗位该不该投」、想「优化简历」、需要「分析 JD」，还是准备下一场 Behavioral Interview，Offer Toolkit 都会自动识别需求，并路由到最适合的 AI 模块。 关键词： 求职｜Offer｜Career｜Job Hunt｜JD｜Job Description｜简历｜Resume｜CV｜Behavioral Interview｜STAR｜Tell me about a time｜Interview Preparation ------------------------------------- job-description-skill：贴一份 JD 和你的简历，给你一份 HTML 报告，告诉你：这岗位到底该不该投、你和它多匹配、差在哪里、面试大概会问什么、薪资合不合理、接下来 6 周该做什么。 resume-skill：帮你把现有简历改好看，或者从 LinkedIn 导入，再或者聊着聊着帮你从零写一份。给你 11 套打印级模板（Classic-ATS、Ledger、Tech Compact、Modern Sidebar、Pillar、Elegant Serif、Atelier、Timeline、Swiss、Executive、Color-block）。每次同时给你两份文件：一份直接可以打印成 PDF，一份在浏览器里点字就能改。 bq-skill：不是给你现成答案，而是帮你把过去真实做过的事情挖出来、整理成一个可以反复用的故事库。它会一步步追问你的经历，帮你用 STAR/CAR 理清思路，打上“拿主意”“択历就难”这类标签，中英文各存一份，下次碰上不同行为面试题也能用同一个故事。还能对着一份 JD，预测这家公司会问的 20 道题，帮你逐题准备。 三条共用规则： 1. 不杜撰。 所有经历、职责、数字都来自用户真实说过的内容。可以帮改弱表达，但绝不编公司、职位、成果、量化数字。数字都要向用户求证。 2. 一次只问一个问题。 挖故事、建简历、准备 BQ 都是对话，不是问卷。 3. 先结构化再产出。 先落到标准数据模型，确认无误再渲染 HTML 或生成答案。
高价值决策论证顾问
当你正在纠结“要不要做某件事”“该不该选择某个方案”“值不值得投入资源”，或者想复盘“当初那个决定为什么会走到今天”，这个 Skill 会像一位有温度的立项评审顾问，帮你把模糊的想法拆成可以判断的证据。 它适合用于： - 职业选择：要不要跳槽、转行、加入创业公司、读研读博； - 教育与成长投入：要不要给孩子报班、要不要买课程、要不要投入一个长期学习计划； - 项目与机会判断：要不要启动一个项目、接一个合作、投入一笔资源； - 关系与生活选择：要不要表白、搬家、改变生活安排； - 历史决策复盘：复盘一次辞职、考研、投资、合作或关系选择。 它会根据决策量级自动调整论证深度： - 轻量级决策：快速问清关键变量，给出简短建议； - 中量级决策：围绕必要性、可行性、风险、时机、替代方案做结构化分析； - 重量级决策：进行完整立项式论证，输出风险预警、倾向性建议和行动路径； - 复盘类问题：帮助你重建当时的判断链，找出预测偏差和可迁移经验。 你可以这样开始： - “我要不要给孩子报一个一年 2 万的英语课？” - “我该不该从稳定工作去创业公司？” - “我想复盘去年辞职考研这个决定。” - “我不确定要不要表白，你帮我分析一下。” - “这个机会值不值得投入时间和钱？” 最终你会得到： - 一个明确的倾向性建议：建议执行 / 建议暂缓 / 建议补充信息后再决定； - 每个建议的置信度与关键不确定项； - 你最容易忽略的风险； - 下一步最小验证动作。 注意：它不会在信息不足时假装确定替你做决定，它会帮你看清决策依据、风险边界和下一步该验证什么。
工作复盘终结者 MAX | 流水账 → 高P级汇报稿
你的周报是不是长这样： 「本周完成了 A 项目的推进，参与了 B 会议的讨论，配合团队完成了 C 需求， 输出了 xx 个文档，下周继续。」 老板扫一眼，划过去了。 不是你不努力，是你写的是流水账，不是复盘。 评委看晋升材料、老板看月报的时候，只关心 5 件事： ① 你做的这件事为什么值得做（判断力） ② 结果放在什么参照系里才叫好（数据锚定） ③ 哪些是「你」做的、哪些是团队做的（贡献边界） ④ 你从这件事沉淀了什么可复用的东西（增长曲线） ⑤ 下周期你承诺做到什么（承诺书思维） 99% 的复盘稿一条都没写清楚，全在罗列功能： 「迭代了 X」「上线了 Y」「支持了 Z」——like a robot。 这个 SKILL 是我作为 AI OPC 一线做业务复盘时打磨的结构化编译器。 你把流水账原样丢进来（多乱多零散都行），它给你输出一份符合高P晋升述职标准的完整复盘稿： 📊 一句话总评（30 秒让读者 get 到你的价值） 🎯 核心成就（STAR + 判断叙事，不是功能罗列） 📈 数据参照系表格（有基准、有口径、有个人贡献占比） 🧠 方法论沉淀（体现你的增长曲线） 📅 下周期规划（承诺书体，可衡量目标 + Deadline + 资源需求） ⚠️ 风险与需要支持（暴露风险 = 敢担当） 📋 待补充数据清单（一次列全，你回去查一次就搞定） 附赠： ✓ 3 个核心提升点复盘（告诉你原材料的哪些坑被解决了） ✓ 答辩风险预判（晋升场景下评委会挑战哪几个点 + 应对话术） ✓ 可复用模板变量（下次改几个字就能复用） 它和普通「AI 写周报」SKILL 有什么区别？ 别的：把你的流水账换个说法再输出一遍（还是流水账）。 这个：给你的流水账做结构手术——从「功能罗列体」升级到「判断叙事体」。 它绝不做的事： ✗ 不虚构数据——你没给的一律标「需补充」，绝不编数字 ✗ 不写「作为一个AI」「综上所述」「感谢领导」这种废话 ✗ 不谄媚，不问「你能详细说说吗」，直接干 谁应该装它： 每周被周报折磨、想早点下班的打工人 冲晋升的 P6→P7 / M1→M2 / 中级→高级选手 半年度/年度述职季，材料还没动笔的紧急户 需要给上级/评委/客户写季度复盘的项目负责人 想让「我做的事」被真正看见的所有认真工作的人 认真做事不等于会汇报。 同样的工作量，会写复盘的人晋升快 1 年。 装上它，从下一份周报开始，让你的工作被看见。
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