# 🔥 CareerForge — 接offer神器
[](https://github.com/anthropics/claude-code)
[](LICENSE)
[](https://github.com/rebecha1227-a11y/CareerForge)
### 投了 100 份简历，回复的只有 3 个——你值得更好的方式。
*我知道你在海投中一次次刷新邮箱，在 Boss 直聘上一个个点「立即沟通」，*
*却换来一片已读不回的沉默。*
*简历石沉大海，面试不知道怎么准备，求职信写了删、删了写。我们都曾经历过。*
*没吃到时代红利的我们，如今可以吃一吃AI红利了——让 AI 帮你搜岗位、改简历、写求职信、模拟面试吧，*
*把你的时间花在真正重要的事上。*
**AI 驱动的求职全链路工具包** · 从岗位搜索到模拟面试再到 Offer 谈薪 · 开源免费
推荐在 Claude Code（Claude 模型）或 Codex（GPT 模型）上使用。job-hunt Skill 依赖联网搜索工具，使用第三方模型时可能受限——详见[兼容性说明](#%EF%B8%8F-兼容性说明ai-agent-与模型选择)
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## 🆕 最近更新
**2026-06-16 · resume-craft 升级：浏览器编辑模式 + Word 模板**
- ✏️ **HTML 简历支持浏览器内编辑**：生成的简历新增「编辑模式」按钮，点击后可直接在浏览器里修改文字，改完点「导出 PDF」即可。小改动不用再找 AI，自己改更快
- 📄 **新增 7 种 Word 模板**：3 种中文（经典蓝灰、深蓝分栏、翻译简约）+ 4 种英文（简约、钢灰、米色商务、黑色精致），用 python-docx 自动填充，生成可编辑的 .docx 文件
- 🎨 **HTML 模板精简为 6 种**：移除 Clean Teal 模板，保留 6 种更有特色的设计风格
- 📁 **文件架构优化**：Word 模板独立存放在 `templates/word/` 目录，不与 Skill 代码混在一起
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**2026-06-11 · job-hunt 重大优化：登录态优先 + 时效过滤 + 质检提速**
- 🏎️ **登录态优先**：选平台时选中 Boss 直聘/拉勾 → 立刻引导登录态搜索，实时数据替代搜索引擎快照，岗位量提升 10 倍以上
- 🔌 **跨 Agent 插件支持**：Claude Code 用「Claude in Chrome」、Codex 用「Codex for Chrome」，两个插件同等支持；没装插件不会默默降级，会先推荐装插件再问你要不要走 cookies
- ⏰ **三层时效过滤**：搜索时追加 `after:` 时间戳、评级时标注「⏳ 时效未确认」、质检时并行验证 🟢 链接——实测过期率高达 63% 的猎聘结果被全部剔除
- ⚡ **质检提速 4x**：链接验证改为 3-5 个并行发起；🟡 岗位不再主动验证，用户感兴趣时再单独查
- 🐛 **修复 Boss 直聘公司名/薪资抓取**：更新 JS 选择器适配最新页面 DOM，补充全文兜底解析防止再次失效
- 📦 **Token 瘦身**：4 个 Skill 的大块内容拆分到 `references/` 按需加载，SKILL.md 体积平均减少 50%
**2026-06-10 · 新增第 6 个 Skill：Offer 决策官**
拿到多个 offer 不知道选哪个？AI 帮你：
- 🆚 **多维度横向对比**：不只比薪资，算实际时薪、税后到手、隐性成本（大小周≈少一个月假）
- 📐 **六维度雷达图**：经济价值 / 成长价值 / 平台价值 / 赛道价值 / 生活质量 / 安全边际
- 🎯 **薪资谈判作战室**：锚点价 + 底线价 + 三套谈判话术脚本
- 📊 **可视化决策报告**：一键生成 HTML 报告，清晰直观
> 市面上所有求职工具都止步于「帮你拿 offer」，CareerForge 是唯一管到「选 offer + 谈薪」的 🔥
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**2026-06-09 · 岗位搜索支持全球求职**
感谢小红书网友们的反馈！`job-hunt` Skill 现在支持海外求职了：
- 🌏 **新增 7 大地区**：澳大利亚/新西兰、美国/加拿大、英国/欧洲、日本、韩国、新加坡/东南亚
- 🔍 **30+ 个求职平台**：Seek AU/NZ、Reed、Saramin、JobStreet、ZipRecruiter、Daijob 等，按地区智能推荐，用户多选
- 📋 **工签标注**：Excel 新增「签证/工签」列，自动识别 JD 中的 visa sponsorship 信息（✅ 提供担保 / ❓ 未标注 / ❌ 仅限本地）
- 🗣️ **多语言搜索**：海外地区英文关键词为主，同时中文覆盖华人社群招聘帖
> 在海外找工作的华人朋友们，现在可以直接用了 🎉
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## 包含 6 个 Skill
| Skill | 功能 | 触发方式 |
|-------|------|----------|
| **job-hunt** | AI 岗位猎手，30+ 平台覆盖全球 10 个地区，支持签证担保筛选、多语言搜索、Boss 直聘联动，输出 Excel | `/job-hunt` 或 "帮我找工作" |
| **resume-match** | 简历 × JD 智能匹配分析，输出匹配度评分与优化建议 | `/resume-match` 或 "帮我分析简历匹配度" |
| **resume-craft** | 多模板简历生成与优化，6 种 HTML 模板 + 7 种 Word 模板，支持浏览器内编辑，输出 HTML + PDF + Word | `/resume-craft` 或 "帮我做一份简历" |
| **cover-letter** | 求职信 & 招聘软件打招呼消息生成 | `/cover-letter` 或 "帮我写求职信" |
| **mock-interview** | 三轮 AI 模拟面试 + 逐题反馈报告 | `/mock-interview` 或 "帮我模拟面试" |
| **offer-decision** 🆕 | 多 Offer 横向对比 + 六维度雷达图 + 薪资谈判话术 | `/offer-decision` 或 "帮我选 offer" |
> 💡 每个 Skill 独立可用，也可串联使用：搜岗位 → 分析匹配度 → 优化简历 → 写求职信 → 模拟面试 → **选 offer & 谈薪**
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## 安装 & 更新
一条命令，自动适配你的 AI Agent——**不需要针对每个 Agent 单独安装**。
### 🔄 已安装过？一行命令更新到最新版
```bash
npx skills add rebecha1227-a11y/CareerForge -g
```
> 跟安装是同一条命令，重新跑一次就会拉取 GitHub 上的最新版本覆盖本地文件。
### 方式一：npx 一键安装（推荐 ⭐）
**找工作、做简历这种日常使用，推荐装到「全局」（加 `-g`），这样在哪个文件夹打开 Agent 都能用：**
```bash
npx skills add rebecha1227-a11y/CareerForge -g
```
> 基于 [Vercel Skills CLI](https://github.com/vercel-labs/skills)，自动检测你安装了哪些 Agent（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Windsurf 等 **50+ 种**），一次安装全部搞定。
>
> 需要 Node.js 18+。没有 Node？用下面的方式二。
**装到哪个文件夹？** 以 Claude Code 为例：
| 安装方式 | 命令 | 实际位置 |
|---------|------|----------|
| **全局**（推荐） | `... -g` | Mac: `~/.claude/skills/`
Windows: `C:\Users\你的用户名\.claude\skills\` |
| **项目级** | 不加 `-g` | 你跑命令时所在文件夹下的 `.claude/skills/`（换个文件夹就用不了）|
> 其他 Agent 的全局目录类似：Codex 是 `~/.codex/skills/`、Gemini 是 `~/.gemini/skills/`，CLI 会自动放到对应位置。
**只想装到某个指定的 Agent：**
```bash
npx skills add rebecha1227-a11y/CareerForge -g -a claude-code
npx skills add rebecha1227-a11y/CareerForge -g -a codex -a cursor
```
**装好了怎么验证？** 打开 Claude Code 输入 `/`，能看到 `/job-hunt`、`/resume-craft` 等命令，或直接说「帮我找工作」能触发，就成功了 🎉
### 方式二：Shell 脚本安装
```bash
curl -sL https://raw.githubusercontent.com/rebecha1227-a11y/CareerForge/main/install.sh | bash
```
支持 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Trae、OpenCode、Rovo Dev，自动检测已安装的 Agent。
### 方式三：手动安装
```bash
git clone https://github.com/rebecha1227-a11y/CareerForge.git
cd CareerForge
# 复制到你的 Agent 的 skills 目录，例如 Claude Code：
cp -r skills/* ~/.claude/skills/
# 或 Codex：
cp -r skills/* ~/.codex/skills/
```
### 方式四：让 AI Agent 帮你装
直接把仓库链接发给你的 AI Agent：
> "帮我安装这个 Skill 包：https://github.com/rebecha1227-a11y/CareerForge"
### 安装后的文件结构
```
~/.claude/skills/ # 或你的 Agent 对应的 skills 目录
├── job-hunt/ # Skill 1：岗位搜索
│ ├── SKILL.md
│ └── references/ # 平台清单、登录教程、Excel 规范（按需加载）
├── resume-match/ # Skill 2：匹配分析
│ ├── SKILL.md
│ └── references/ # 评分标准、报告设计规范
├── resume-craft/ # Skill 3：简历生成
│ ├── SKILL.md
│ ├── templates/ # 6 种 HTML 模板预览 + 参考模板
│ ├── scripts/ # PDF 生成 & 照片处理 & Word 填充
│ └── references/ # 设计规范
├── cover-letter/ # Skill 4：求职信
│ └── SKILL.md
├── mock-interview/ # Skill 5：模拟面试
│ ├── SKILL.md
│ └── references/ # 三轮面试题库、报告设计规范
└── offer-decision/ # Skill 6：Offer 决策官 🆕
├── SKILL.md
└── references/ # 谈薪话术、报告设计规范
```
### 可选依赖
| 依赖 | 用途 | 安装命令 |
|------|------|----------|
| Playwright | 后台生成 PDF（不装也能用浏览器导出） | `pip install playwright && playwright install chromium` |
| Pillow | 简历照片裁剪压缩 | `pip install Pillow` |
| python-docx | 生成 Word 格式简历 | `pip install python-docx` |
| openpyxl | 岗位搜索结果导出 Excel | `pip install openpyxl` |
### ⚠️ 兼容性说明：AI Agent 与模型选择
#### 各 Skill 对联网工具的依赖
| Skill | 是否需要联网工具 | 具体依赖 | 不联网能用吗？ |
|-------|---------------|---------|-------------|
| **job-hunt** | 🔴 **强依赖** | `web_search` + `web_fetch` | ❌ 核心功能不可用 |
| **resume-match** | 🟢 不需要 | 仅处理用户上传的简历和 JD | ✅ 完全可用 |
| **resume-craft** | 🟢 不需要 | 仅生成本地文件 | ✅ 完全可用 |
| **cover-letter** | 🟢 不需要 | 仅文本生成 | ✅ 完全可用 |
| **mock-interview** | 🟢 不需要 | 仅对话模拟 | ✅ 完全可用 |
> 💡 **简单来说：** 除了 job-hunt 以外的 4 个 Skill 不依赖联网，在任何模型/Agent 组合下都能正常使用。job-hunt 是唯一需要关注兼容性的 Skill。
---
#### 推荐的 Agent × 模型组合
**✅ 完全兼容（推荐）**
| Agent | 模型 | job-hunt 可用？ | 说明 |
|-------|------|---------------|------|
| **Claude Code** | Claude 系列（Sonnet/Opus） | ✅ | 原生支持 `web_search` 和 `web_fetch`，**推荐首选** |
| **Codex CLI** | GPT-5.x 系列 | ✅ | Codex 内置 web search（走 OpenAI 搜索缓存） |
**⚠️ 部分兼容 / 需注意**
| Agent | 模型 | job-hunt 可用？ | 问题 |
|-------|------|---------------|------|
| **Claude Code** | DeepSeek V4 | ❌ 大概率失败 | DeepSeek API 不支持 `tool_choice` 参数，`web_search` 和 `web_fetch` 调用时会返回 400 错误（[已知 issue](https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration/issues/606)）。其他 4 个不需要联网的 Skill 正常可用 |
| **Claude Code** | 其他第三方模型 | ❌ 大概率失败 | 大多数第三方模型的 Anthropic 兼容端点未完整实现工具调用协议 |
| **Codex 桌面版/CLI** | DeepSeek / 第三方模型 | ❌ 不可用 | Codex 要求 Responses API 协议，DeepSeek 仅支持 Chat Completions，需要中间代理（如 OpenRouter、Moon Bridge）转换，且工具调用稳定性不保证 |
**🔧 如果你一定要用第三方模型**
如果因为成本等原因需要使用 DeepSeek 等第三方模型，建议：
1. **混合使用策略**：job-hunt 用 Claude/GPT 原生模型（确保搜索功能），其他 4 个 Skill 用第三方模型省钱
2. **Claude Code + DeepSeek 的降级方案**：跳过 job-hunt 的自动搜索，手动提供 JD 给其他 Skill 使用
3. **关注上游修复**：DeepSeek 的 `tool_choice` 支持问题正在社区反馈中，未来版本可能修复
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#### 为什么会有这个限制？
`web_search` 和 `web_fetch` 不是模型自身的能力，而是 **Agent 框架（如 Claude Code）通过 API 提供的服务端工具**。当你把模型从 Claude 换成第三方模型时：
- 请求不再发送到 Anthropic 的服务器，而是发到第三方 API
- 第三方 API 需要自己实现这些工具的处理逻辑
- 目前大多数第三方模型的兼容层**没有完整实现工具调用的所有参数**（如 `tool_choice`），导致搜索类工具调用失败
> 这不是 CareerForge 的问题，而是整个 AI Agent 生态在模型互操作性上的现状。随着各家 API 兼容性的提升，这个限制预计会逐步缓解。
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### 技术环境要求
CareerForge 的 6 个 Skill 对 AI Agent 的工具能力有不同程度的依赖。安装前请对照下表确认你的环境：
**各 Skill 的核心依赖：**
| 能力 | 哪些 Skill 需要 | Claude Code | Codex | Cursor / Windsurf / Cline |
|------|----------------|:-----------:|:-----:|:-------------------------:|
| 文件读写 + 终端 | 全部 6 个 | ✅ 内置 | ✅ 内置 | ✅ 内置 |
| **WebSearch**（网络搜索） | job-hunt（核心）、offer-decision（辅助） | ✅ 内置 | ✅ 内置 | ⚠️ 需装 MCP¹ |
| **WebFetch**（访问网页验证链接） | job-hunt 质检环节 | ✅ 内置 | ✅ 内置 | ⚠️ 需装 MCP¹ |
| **Subagent**（子任务代理） | job-hunt 质检环节 | ✅ 内置 | ✅ 内置 | ❌ 大多不支持² |
| 浏览器控制 | job-hunt（Boss 直聘登录态搜索，可选） | ⚠️ 需装插件³ | ⚠️ 需装插件³ | ⚠️ 需装 MCP¹ |
| Python 执行 | resume-craft（PDF 生成） | ✅ 内置 | ✅ 内置 | ✅ 内置 |
> ¹ Cursor / Windsurf / Cline 可通过安装 MCP Server 补齐能力：网络搜索推荐 [Brave Search MCP](https://github.com/anthropics/model-context-protocol)、网页访问推荐 [Fetch MCP](https://github.com/anthropics/model-context-protocol)、浏览器控制推荐 Playwright MCP。
>
> ² Subagent（质检环节用来独立验证搜索结果）目前仅 Claude Code 和 Codex 原生支持。不支持的环境下，job-hunt 仍可正常搜索和输出结果，但会跳过独立质检环节，匹配准确度可能略低。
>
> ³ Claude Code 用户装 [Claude in Chrome](https://chromewebstore.google.com/detail/claude-code/edfhcbmnidfdkgbcgbhcihmlopiaaapo)，Codex 用户装 [Codex for Chrome](https://chromewebstore.google.com/detail/codex/hehggadaopoacecdllhhajmbjkdcmajg)。
**关于大模型的选择：**
CareerForge 的 Skill 指令较为复杂（单个 SKILL.md 约 200-400 行），涉及多步骤推理、多工具协调调用。**对底层大模型的指令遵循能力和工具调用（function calling）准确率有较高要求。**
| 模型 | 兼容性 | 说明 |
|------|:------:|------|
| Claude Opus / Sonnet | ✅ 推荐 | 指令遵循和工具调用能力最强，CareerForge 原生开发和测试环境 |
| GPT-5 / GPT-5-mini | ✅ 良好 | Codex 默认模型，工具调用稳定 |
| DeepSeek V4 | ✅ 可用 | V4 版本工具调用能力大幅提升，与 Claude Opus 持平 |
| DeepSeek V3 | ⚠️ 有限 | 工具调用准确率约 81.5%，复杂多工具流程（如 job-hunt 的并行搜索 + 质检）可能出错或丢步骤 |
| 其他小参数模型 | ❌ 不建议 | 可能无法正确解析 SKILL.md 的复杂指令，导致流程中断或输出质量差 |
> **简单说：** resume-craft、cover-letter、mock-interview 这三个 Skill 对模型要求相对宽松，大多数主流模型都能跑。但 **job-hunt**（多平台并行搜索 + 质检）和 **offer-decision**（多维度精算 + 报告生成）流程复杂，建议用 Claude 或 GPT-5 级别的模型。
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## 使用流程
安装完成后，打开 Claude Code（或其他支持 Skills 的 AI Agent），用自然语言或斜杠命令触发对应 Skill。
### 🔍 Skill 1：岗位搜索（job-hunt）
> ⚠️ 此 Skill 需要 `web_search` 工具支持。请确保使用 Claude Code + Claude 模型或 Codex + GPT 模型，使用第三方模型（如 DeepSeek）时搜索功能可能不可用。详见[兼容性说明](#%EF%B8%8F-兼容性说明ai-agent-与模型选择)。
```
你：/job-hunt（或"帮我找工作"、"搜一下合适的岗位"）
AI：请提供你的简历，或者告诉我你的职业方向
你：[上传简历]
AI：你想在哪里找工作？
① 中国大陆 ② 澳大利亚 ③ 新西兰 ④ 美国/加拿大
⑤ 英国 ⑥ 欧洲（德语区） ⑦ 日本 ⑧ 韩国 ⑨ 新加坡/东南亚
你：澳大利亚，悉尼
AI：→ 从简历提取方向，确认搜索条件（城市、签证需求等）
→ 自动展开 10-20 组搜索关键词（海外地区英文关键词为主）
→ 根据目标地区选择平台（Seek、Indeed AU、LinkedIn、Jora...）
→ 并行搜索 30+ 平台覆盖全球（国内：Boss直聘、猎聘、智联…｜海外：LinkedIn、Indeed、Glassdoor…）
→ 如果有 Chrome MCP 插件，还能直接搜 Boss 直聘已保存的岗位分组
→ 搜索完成后，独立的质检 AI 逐条复核结果，剔除不匹配的、合并重复的
→ 输出 50-200+ 个匹配岗位（🟢高度匹配 / 🟡基本匹配 / 🟠可以尝试）
→ 海外岗位自动标注签证担保信息（✅提供担保 / ❓未标注 / ❌仅限本地）
→ 可导出 Excel 表格，带颜色标注和筛选器
→ 对感兴趣的岗位，一键跳转到匹配分析或写求职信
```
**输出效果：**
💡 搜索需要登录的平台（Boss 直聘等）怎么办？三种方式任选
岗位搜索默认走公开搜索引擎（Google/Bing），不需要登录任何平台就能搜到结果。但如果你想直接搜 **Boss 直聘、猎聘、拉勾**等需要登录的平台（数据更全、更新更快），有三种方式：
---
#### 方式一：Chrome 浏览器插件联动（推荐，最强大）
这是效果最好的方式——AI 直接在你已经登录好的浏览器里操作，就像有个助手帮你翻页面一样。
**你需要：**
- Chrome 浏览器 + 对应你用的 Agent 的插件：
- Claude Code 用户 → [Claude Code Chrome 插件](https://chromewebstore.google.com/detail/claude-code/edfhcbmnidfdkgbcgbhcihmlopiaaapo)（免费）
- Codex 用户 → [Codex for Chrome 插件](https://chromewebstore.google.com/detail/codex/hehggadaopoacecdllhhajmbjkdcmajg)（免费）
- 其他 Agent → 配置 Playwright MCP 等浏览器控制工具
- 在浏览器里提前登录好 Boss 直聘（或其他平台）
**使用步骤：**
1. 安装对应插件后，打开你的 Agent，它会自动检测到浏览器连接
2. 跟 AI 说：**"帮我搜一下 Boss 直聘上的岗位"**
3. AI 会在你的浏览器里自动搜索、翻页、提取岗位信息
4. 你只需要看着它操作就行，全程不需要手动干预
**进阶用法——批量提取已收藏的岗位：**
如果你平时在 Boss 直聘上收藏过岗位，或者建过搜索分组（比如"产品经理-深圳"），可以直接跟 AI 说：
> "我在 Boss 直聘上收藏了一些岗位，帮我全部提取出来分析一下"
AI 会自动打开你的收藏页面，滚动加载所有岗位（哪怕有几百个），然后按你的简历逐个做匹配筛选。省掉你一条条点开看的时间。
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#### 方式二：导出 Cookies 给 AI（不需要装插件）
如果你不想装 Chrome 插件，可以把浏览器的登录 cookies 导出给 AI，它用这个临时凭证帮你搜索。
**你需要：**
- Chrome 浏览器 + [Cookie-Editor 插件](https://chromewebstore.google.com/detail/cookie-editor/hlkenndednhfkekhgcdicdfddnkalmdm)（免费，专门导出 cookies 的小工具）
**使用步骤：**
1. 在 Chrome 里打开 Boss 直聘，确保已经登录
2. 点击浏览器右上角的 Cookie-Editor 图标
3. 点击 **Export → Header String**，复制内容
4. 粘贴给 AI，跟它说：**"这是我的 Boss 直聘 cookies，帮我搜 XX 方向的岗位"**
> ⚠️ **安全提醒：** cookies 相当于临时登录凭证。AI 只在当次搜索中使用，不会保存到文件或代码里。但频繁抓取可能触发平台风控（比如要求重新登录），建议一天不要搜太多次。
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#### 方式三：你搜，AI 帮你分析（零门槛）
最简单的方式，不需要装任何东西。
**使用步骤：**
1. 跟 AI 说你想找什么方向的工作
2. AI 会给你一批精心组合的**搜索关键词**（通常 10-20 组，覆盖各种叫法）
3. 你自己在 Boss 直聘上搜这些关键词
4. 把感兴趣的 JD **截图或复制文字**发给 AI
5. AI 帮你做匹配度分析 + 写打招呼消息
虽然需要你手动搜索，但 AI 帮你省掉了最费脑的部分——关键词怎么组合、简历和岗位到底匹不匹配、打招呼消息怎么写。
---
**三种方式对比：**
| | 方式一：Chrome 插件 | 方式二：Cookies | 方式三：手动搜 |
|---|---|---|---|
| 需要安装 | Chrome 插件 | Cookie-Editor 插件 | 无 |
| AI 自动化程度 | 全自动 | 半自动 | 手动搜+AI分析 |
| 能搜到的数据量 | 最大（支持分组提取） | 大 | 取决于你搜多少 |
| 上手难度 | ⭐ 简单 | ⭐⭐ 一般 | ⭐ 最简单 |
| 推荐场景 | 重度求职用户 | 偶尔搜一搜 | 随便看看机会 |
### 📊 Skill 2：简历匹配分析（resume-match）
```
你：/resume-match（或"帮我分析一下简历和 JD 的匹配度"）
AI：请提供你的简历和目标岗位 JD
你：[上传简历 + 粘贴 JD]
AI：→ 输出多维度匹配评分（硬技能、软技能、经验、教育等）
→ 匹配等级（S/A/B/C/D）
→ 逐项优化建议
→ 如果匹配度不够，可以一键跳转到 resume-craft 优化简历
```
**输出效果：**
### 📝 Skill 3：简历生成（resume-craft）
```
你：/resume-craft（或"帮我做一份简历"）
AI：你是想从零做一份新简历，还是优化已有简历？
你：从零做
AI：[通过对话收集你的经历、技能、教育等信息]
AI：选择输出格式（HTML / Word / 两种都要）和模板风格
你：HTML，Dark Header 模板
AI：→ 生成完整的 HTML 简历（含「编辑模式」和「导出 PDF」按钮）
→ 浏览器中可直接编辑文字，小改动自己改更快
→ 自动生成 PDF 文件
→ 也可选 Word 格式，生成可编辑的 .docx 文件
```
**生成的简历效果：**
### 💌 Skill 4：求职信（cover-letter）
```
你：/cover-letter（或"帮我写一封求职信"）
AI：你是要写邮件投递的正式求职信，还是招聘软件上的打招呼消息？
你：邮件投递
AI：→ 基于你的简历和 JD，生成 300-500 字的求职信
→ 不是简历复述，而是讲故事、建立连接
→ 可以多轮修改，直到你满意
→ 支持中英文双语（不是翻译，是分别按各自文化习惯撰写）
```
**输出效果：**
| 邮件投递版 | 招聘软件打招呼版 |
|:---:|:---:|
|  |  |
### 🎤 Skill 5：模拟面试（mock-interview）
```
你：/mock-interview（或"帮我模拟面试"）
AI：请提供目标岗位 JD 和你的简历
你：[提供材料]
AI：面试马上开始，一共三轮——
第一轮：HR 面试（5-6 题）
→ 考察求职动机、文化匹配、稳定性
→ 表面友好，但会在关键问题上追问
第二轮：业务主管面试（6-8 题）
→ 深挖项目经历（追问 2-3 层）
→ 情景题、压力面
第三轮：高管终面（4-5 题）
→ 开放性问题，看思维方式
→ 会提出反面论点要求回应
面试结束后 →
→ 综合评分 + 录用建议
→ 6 维度能力雷达图
→ 逐题详细反馈 + 个性化参考回答
→ 备考行动清单
```
**输出效果：**
| 总评 & 能力维度 | 逐题反馈 & 备考建议 |
|:---:|:---:|
|  |  |
### 🎯 Skill 6：Offer 决策官（offer-decision）🆕
```
你：/offer-decision（或"帮我选 offer"、"两个 offer 怎么选"、"帮我谈薪"）
AI：你手上有几个 offer？每个 offer 的公司、岗位、薪资是什么？
你：[提供 2 个 offer 的信息]
AI：你现在最看重什么？（钱多 / 成长快 / 生活平衡 / 平台背书 / 赛道前景 / 稳定安全）
你：成长快，其次是钱
AI：→ 六维度评分对比（经济价值、成长价值、平台价值、赛道价值、生活质量、安全边际）
→ 经济价值精算：年包、税后月到手、实际时薪（大小周 vs 双休折算）、城市购买力
→ SVG 雷达图 + 每个维度逐条打分理由
→ 薪资谈判作战室：锚点价 / 市场中位数 / 底线价 + 3 套谈判话术脚本
→ 综合推荐 + 注意事项清单
→ 可生成 HTML 可视化决策报告
```
**输出效果：**
| 对比总览 & 雷达图 | 六维度详细评分 | 薪资谈判作战室 |
|:---:|:---:|:---:|
|  |  |  |
---
## 简历模板
### 6 种 HTML 模板
| 编号 | 模板 | 风格 | 适合 |
|:---:|------|------|------|
| 01 | Editorial 杂志编辑风 | 经典文艺，奶油色底 | 创意 / 文化 / 教育 |
| 02 | Minimal 极简主义 | 纯白底，极少装饰 | 科技 / 设计 / 外企 |
| 03 | Sidebar Navy 深蓝双栏 | 左侧深蓝栏，信息密度高 | 技术 / 产品 |
| 04 | Sidebar Dark 深灰左栏 | 沉稳大气 | 管理 / 金融 / 咨询 |
| 05 | Dark Header 深色头部 | 顶部深色块，对比醒目 | 互联网 / 创业公司 |
| 06 | Elegant 优雅对称 | 居中对称，衬线体 | 学术 / 高管 / 传统行业 |
所有 HTML 模板支持：浏览器内编辑模式 + 一键导出 PDF + 自定义配色。
### 7 种 Word 模板
| 编号 | 模板 | 语言 | 风格 |
|:---:|------|:---:|------|
| W1 | Classic Blue 经典蓝灰 | 中文 | 蓝灰色标题栏，单栏布局 |
| W2 | Sidebar Navy 深蓝分栏 | 中文 | 左侧深蓝栏放照片/技能 |
| W3 | Translator 翻译简约风 | 中文 | 简洁段落+表格混排 |
| W4 | Traditional 简约英文 | 英文 | 经典单栏，分割线分区 |
| W5 | Contempo 钢灰英文 | 英文 | 现代设计，双栏技能区 |
| W6 | Executive 米色英文 | 英文 | 商务感表格布局 |
| W7 | Refined Black 黑色精致风 | 英文 | 黑色分割线，多板块 CV 格式 |
Word 模板生成可编辑的 .docx 文件，用 Word / WPS 打开即可二次修改。
---
## 完整求职流程示例
```
第 1 步：搜岗位
你："帮我找工作" 或 /job-hunt
AI → 分析简历，展开 10-20 组关键词，搜 12+ 个平台
→ 输出 100+ 匹配岗位，导出 Excel
↓ 挑到感兴趣的岗位
第 2 步：分析匹配度
你："帮我分析简历和这个 JD 的匹配度"
AI → 评分 72 分（B 级），硬技能匹配但项目经验不够突出
↓ 建议优化简历
第 3 步：优化简历
你："那帮我优化一下简历"
AI → 自动衔接上一步的分析结果
→ 针对 JD 重写项目经历描述，突出匹配的关键词
→ 生成 HTML + PDF
↓ 简历搞定，准备投递
第 4 步：写求职信
你："帮我写一封邮件求职信"
AI → 基于优化后的简历 + JD，生成个性化求职信
→ 不是简历复述，突出独特价值
↓ 投递材料齐了，准备面试
第 5 步：模拟面试
你："帮我模拟面试"
AI → 三轮仿真面试（HR → 业务 → 高管）
→ 面试报告 + 逐题反馈 + 备考建议
↓ 拿到 offer 了！
第 6 步：选 offer & 谈薪
你："拿到两个 offer，帮我分析一下选哪个"
AI → 六维度横向对比 + 雷达图
→ 精算实际时薪、城市购买力
→ 薪资谈判话术 + 3 套场景脚本
→ 推荐最优选择 + 注意事项
↓ 签约！🎉
```
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## License
MIT
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> 用 AI 写代码做出来的 AI 求职工具，这就是 Vibe Coding ✨