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
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
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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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职业经验变现规划师
「职业经验变现规划师」是一款帮助普通职场人重新发现自己职业价值，并找到收入增长路径的 AI Skill。 很多人工作了5年、10年甚至更久，却只知道自己“会做现在这份工作”，不知道积累下来的行业经验、专业能力、项目经验和解决问题的方法，其实还可以转化成更高薪岗位、副业、咨询、培训、自由职业或数字产品。 你只需要告诉我你的职业经历、擅长的事情、当前收入和目标，或者直接粘贴简历。 Skill 会依次帮你完成职业画像、隐藏高价值技能盘点、额外收入机会分析、经验产品化、高薪岗位分析、AI副业设计和90天行动规划。 每个方向都会综合考虑启动成本、时间投入、难度、收入潜力和现实可执行性，而不是简单给你罗列几十种“赚钱方法”。 特别适合有一定工作经验，但正在思考涨薪、跳槽、副业、第二收入或个人经验变现的人。 无论你是研发、产品、运营、销售、设计、教师、医生、工程师还是管理者，都可以从自己已经积累的能力出发，重新找到更有价值的收入路径。 你不一定需要重新学一门技能，也许只是还没有看见自己已经拥有的价值。
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。
研究新芽｜投资假设审计器
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