总概

求职全流程分为五个阶段，每个阶段都有明确的输入、输出和关键动作：

• 每个 Skill 可独立调用：只想改简历？直接 /job-resume-engineer。只需准备面试？/interview-tech-prep
• 编排器自动串联：/job-hunt start 一键走完全流程，自动传递上下文
• 反馈闭环：复盘数据可回流向定位和简历阶段做策略调整
• 状态机管理：IDLE → POSITIONING → RESUME → APPLYING → INTERVIEWING → NEGOTIATING → ACCEPTED

入口索引 / 快速导航

---
name: job-hunt-pro
description: >
  前端工程师求职全攻略 Skill 套件入口。已拆分为 7 个独立微 Skill + 1 个编排器，
  支持单独调用和 Pipeline 编排执行。覆盖从定位到入职的完整求职流程。
  触发词：求职、找工作、改简历、面试准备、投简历、薪资谈判、求职攻略。
version: "2.0.0"  # v2: 拆分为微 Skill 架构
tags: [job-hunting, interview, resume, frontend, career]
redirect_to: job-hunt-orchestrator  # 推荐使用编排器作为主入口
suite:
  - job-positioning           # Step 1: 自我定位
  - job-resume-engineer       # Step 2: 简历工程
  - job-channel-manager       # Step 3: 投递管理
  - interview-tech-prep       # Step 4a: 技术面
  - interview-project-drill   # Step 4b: 项目深挖
  - salary-negotiator         # Step 5: 薪资谈判
  - interview-review          # Step 6: 复盘闭环
  - job-hunt-orchestrator     # ★ 编排器 (推荐入口)
---

# Job Hunt Pro v2 - 前端工程师求职全攻略

> **"v2 已升级为微 Skill 编排架构。7 个独立 Skill + 1 个编排器，高内聚低耦合。"**
>
> **推荐入口**: `/job-hunt-orchestrator` 或直接 `/job-hunt start`

## 快速导航

### 方式一：编排模式（推荐）

```
/job-hunt start        # 一键启动完整求职 pipeline
/job-hunt status       # 查看当前进度和 KPI
```

编排器会自动按顺序调度所有子 Skill，管理数据流转。

### 方式二：单步模式（按需调用）

| 阶段 | Skill 名称 | 触发命令 | 说明 |
|------|-----------|---------|------|
| **Step 1** | `job-positioning` | `/job-positioning` | 自我定位 & 技能盘点 |
| **Step 2** | `job-resume-engineer` | `/job-resume-engineer` | 简历工程 & STAR 优化 |
| **Step 3** | `job-channel-manager` | `/job-channel-manager` | 投递渠道管理 & 追踪 |
| **Step 4a** | `interview-tech-prep` | `/interview-tech-prep` | 技术面准备 |
| **Step 4b** | `interview-project-drill` | `/interview-project-drill` | 项目深挖演练 |
| **Step 5** | `salary-negotiator` | `/salary-negotiator` | 薪资谈判 & Offer评估 |
| **Step 6** | `interview-review` | `/interview-review` | 面试复盘 & 反馈闭环 |

### 方式三：编排器命令

| 命令 | 功能 |
|------|------|
| `/job-hunt start` | 启动全量流程 |
| `/job-hunt status` | 查看当前状态 |
| `/job-hunt step <name>` | 单步执行 |
| `/job-hunt kpi` | KPI 看板 |
| `/job-hunt pause / resume` | 暂停/恢复 |

## 架构概览

```
                    ┌──────────────────────┐
                    │  job-hunt-orchestrator│  ← 编排器 (大脑)
                    └──────┬───────────────┘
                           │ 调度
            ┌──────────────┼──────────────┬──────────────┐
            ↓              ↓              ↓              ↓
    ┌──────────┐  ┌────────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────┐
    │positioning│→ │resume-     │→ │channel-   │→ │tech-prep │
    │  定位     │  │engineer    │  │manager    │  │ 技术面   │
    └──────────┘  └────────────┘  └───────────┘  └────┬─────┘
                                                      │
              ┌────────────────────────────────────────┘
              ↓                  ↓
      ┌──────────────┐  ┌──────────────┐
      │project-drill │→ │salary-       │→ ┌──────────┐
      │ 项目深挖      │  │negotiator    │  │ review   │
      └──────────────┘  │ 谈判          │  │ 复盘闭环 │
                        └──────────────┘  └────┬─────┘
                                                   │
                                            策略迭代(回流)
```

## 设计理念

| 原则 | 实践 |
|------|------|
| **单一职责** | 每个 Skill 只做一件事，做好一件事 |
| **独立可用** | 每个 Skill 可单独调用，不必走完整个流程 |
| **数据驱动** | 追踪表 + KPI 看板 + 复盘数据驱动决策 |
| **反馈闭环** | interview-review 的数据可回流调整上游策略 |
| **渐进式推进** | 支持 full-run 和 step-by-step 两种模式 |

详细文档请查看各子 Skill 的 SKILL.md 文件。

---
*Job Hunt Pro Micro-Skill Suite v2.0*
*8 Skills | 1 Orchestrator | Fully Composable*
*Updated: 2026-05-23*

总编排器——大脑

核心（Pipeline 调度、状态机、数据协议）

---
name: job-hunt-orchestrator
description: >
  求职全流程编排器。协调调度 7 个子 Skill（positioning / resume-engineer /
  channel-manager / tech-prep / project-drill / negotiator / review），
  实现从自我定位到入职 Offer 的完整 Pipeline。支持全量运行和单步执行。
  触发词：求职、找工作、求职攻略、求职全流程。
version: "1.0.0"
tags: [job-hunt, orchestration, pipeline, career]
depends: []  # 入口，无上游依赖
manages: [job-positioning, job-resume-engineer, job-channel-manager,
          interview-tech-prep, interview-project-drill,
          salary-negotiator, interview-review]
---

# Job Hunt Orchestrator - 求职全流程编排器

> **"求职不是运气博弈，是一个可编排、可量化、可迭代的项目。"**

## 功能定位

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| **职责** | 统一入口 + 流程调度 + 数据流转 + 状态管理 |
| **输入** | 用户启动指令 + 当前阶段状态 |
| **输出** | 协调各子 Skill 执行，管理完整求职生命周期 |
| **角色** | 类似 CI/CD 的 Pipeline 编排器 |

---

## 架构总览

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  job-hunt-orchestrator                      │
│                    (Pipeline Controller)                     │
│                                                             │
│   用户指令 → 阶段判断 → 调度子Skill → 收集输出 → 推进状态   │
│      ↓                                                        │
│   ┌──────────────────────────────────────────────────┐       │
│   │              Execution Pipeline                   │       │
│   │                                                  │       │
│   │  Step 1         Step 2        Step 3             │       │
│   │  ┌─────────┐   ┌──────────┐  ┌─────────────┐     │       │
│   │  │positioning│ → │resume-    │→ │channel-     │     │       │
│   │  │          │  │engineer   │  │manager      │     │       │
│   │  └─────────┘   └──────────┘  └──────┬──────┘     │       │
│   │                                       │            │       │
│   │                            收到面试? ──┴── 是       │       │
│   │                              ↓                      │       │
│   │  Step 4a        Step 4b      Step 5       Step 6    │       │
│   │  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐ ┌──────┐ │       │
│   │  │tech-prep │→ │project-  │→ │salary-   │→ │review│ │       │
│   │  │          │  │drill     │  │negotiator│  │      │ │       │
│   │  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘ └──┬───┘ │       │
│   │                                           │       │       │
│   │                                     策略迭代? ──┘       │       │
│   │                                       ↓ (回流 Step 1/2)  │       │
│   └──────────────────────────────────────────────────────────┘       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 子 Skill 注册表

| # | Skill 名称 | 职责 | 触发条件 | 输出产物 |
|---|-----------|------|---------|---------|
| 1 | `job-positioning` | 自我定位 & 技能盘点 | 流程启动 | 定位报告 JSON |
| 2 | `job-resume-engineer` | 简历工程 & STAR 优化 | 定位完成后 | 优化后简历 |
| 3 | `job-channel-manager` | 投递渠道管理 & 追踪 | 简历完成后 | 追踪表 |
| 4 | `interview-tech-prep` | 技术面准备 | 收到面试邀约 | 学习计划 |
| 5 | `interview-project-drill` | 项目深挖演练 | 配合技术面准备 | Q&A 手册 |
| 6 | `salary-negotiator` | 薪资谈判 & Offer评估 | 技术面全部通过 | 谈判策略 |
| 7 | `interview-review` | 复盘 & 反馈闭环 | 每次面试后 / 终局 | KPI 报告 |

---

## 执行模式

### 模式一：Full Run（全量执行）

从头到尾跑完整个求职 pipeline。

**触发方式**：
```
/job-hunt start
```

**执行流程**：

```
Phase 1 - 准备期 (Day 1-3)
  ├─ [01] 调用 job-positioning
  │   └─ 输出: 目标岗位画像 + 技能雷达 + 差距分析
  ├─ [02] 调用 job-resume-engineer  
  │   └─ 输入: 定位报告 + 原始简历
  │   └─ 输出: 优化后简历 + 诊断报告
  └─ [03] 调用 job-channel-manager init
      └─ 输出: 空白追踪表 + 渠道策略建议

Phase 2 - 投递期 (Day 4+)
  ├─ [04] job-channel-manager: 每日投递 + 追踪更新
  └─ 等待事件: 收到面试邀约? 

Phase 3 - 面试期 (收到邀约后)
  ├─ [05] 调用 interview-tech-prep (目标公司定向准备)
  ├─ [06] 调用 interview-project-drill (项目深挖)
  ├─ [07] 面试执行...
  └─ [08] 调用 interview-review (每次面试后)

Phase 4 - 决策期 (技术面通过后)
  ├─ [09] 调用 salary-negotiator (Offer 分析 + 谈判)
  └─ [10] 最终复盘: interview-review (终局)

Loop: 如果需要策略调整 → 回流 Phase 1 或 Phase 2
```

### 模式二：Step by Step（单步执行）

只执行某一个阶段的 skill。

**触发方式**：
```
/job-hunt step positioning    # 只做自我定位
/job-hunt step resume         # 只优化简历
/job-hunt step interview      # 只做面试准备
/job-hunt step negotiate      # 只做薪资谈判
/job-hunt step review         # 只做复盘
```

### 模式三：Status Check（状态查看）

查看当前进度和 KPI。

**触发方式**：
```
/job-hunt status              # 查看当前阶段和整体进度
/job-hunt kpi                 # 查看 KPI 看板
/job-hunt timeline            # 查看时间线
```

---

## 状态机设计

```markdown
## 求职状态定义

states:
  IDLE:           未开始
  POSITIONING:    正在自我定位
  RESUME_BUILDING: 正在优化简历
  APPLYING:       正在投递中
  INTERVIEWING:   正在面试中
  NEGOTIATING:    正在谈判中
  REVIEWING:      正在复盘
  ACCEPTED:       已接受 Offer
  PAUSED:         暂停(用户主动)

transitions:
  IDLE → POSITIONING:         用户启动 /job-hunt start
  POSITIONING → RESUME_BUILDING: 定位完成
  RESUME_BUILDING → APPLYING:  简历就绪
  APPLYING → INTERVIEWING:     收到面试邀约
  INTERVIEWING → NEGOTIATING:  全部技术面通过
  INTERVIEWING → APPLYING:     面试未通过(继续投递)
  INTERVIEWING → REVIEWING:    每次面试后(不改变主状态)
  NEGOTIATING → ACCEPTED:      接受 Offer
  NEGOTIATING → INTERVIEWING:  谈判破裂(继续面其他)
  * → PAUSED:                 用户暂停
  PAUSED → *:                 用户恢复
```

---

## 数据流转协议

各 Skill 之间通过标准化的 JSON 格式传递数据：

```typescript
// 共享上下文类型定义
interface HuntContext {
  // 来自 positioning
  profile: {
    target_role: string;
    target_level: 'junior' | 'mid' | 'senior' | 'architect';
    salary_range: { min: number; max: number; currency: string };
    skill_radar: Record<string, number>;
    gap_analysis: GapItem[];
  };

  // 来自 resume-engineer
  resume: {
    optimized_content: string;  // Markdown
    diagnostic_score: number;
    keyword_coverage: number;
  };

  // 来自 channel-manager
  applications: Application[];
  channel_metrics: ChannelMetric[];

  // 来自 tech-prep
  prep_plan: PrepPlan;

  // 来自 project-drill
  project_qas: ProjectQA[];

  // 来自 negotiator
  offers: OfferAnalysis[];
  negotiation_strategy: NegotiationStrategy;

  // 来自 review (全局累积)
  interviews: InterviewRecord[];
  kpis: KPISnapshot[];
}
```

---

## 快速启动命令一览

| 命令 | 作用 |
|------|------|
| `/job-hunt start` | 启动全量流程 |
| `/job-hunt status` | 查看当前状态 |
| `/job-hunt step <name>` | 单步执行某个 Skill |
| `/job-hunt kpi` | 查看 KPI 看板 |
| `/job-hunt pause` | 暂停流程 |
| `/job-hunt resume` | 恢复流程 |
| `/job-hunt reset` | 重置所有状态（谨慎使用） |

---

## 编排最佳实践

1. **不要跳过定位** — 定位不清，后面全是浪费
2. **简历是基础** — 再好的投递渠道也救不了一份烂简历
3. **追踪一切** — 数据是你优化策略的唯一依据
4. **及时复盘** — 面试后 24h 内必须记录，否则遗忘率 > 80%
5. **允许迭代** — 第一次定位可能不准，根据反馈调整是正常的
6. **保持节奏** — 求职是马拉松，不是百米冲刺。每周固定投入时间

---

*Job Hunt Pro - Micro-Skill Orchestration Suite*
*Core: 7 Independent Skills + 1 Orchestrator*
*Version: 1.0.0 | Last Updated: 2026-05-23*

1.自我定位 & 技能盘点

六维技能雷达 + 差距分析

---
name: job-positioning
description: >
  求职自我定位与技能盘点。帮助求职者明确目标岗位、绘制 T 型技能雷达图，
  生成个人竞争力画像。是求职流程的第一步，输出结果将作为简历工程的输入。
  触发词：自我定位、技能盘点、技能雷达、目标岗位、职业规划。
version: "1.0.0"
tags: [job-hunting, positioning, skill-assessment, career]
depends: []  # 无依赖，入口 Skill
outputs_to: [job-resume-engineer]  # 输出画像 → 简历工程
---

# Job Positioning - 自我定位 & 技能盘点

> **"知己知彼，百战不殆。定位不清，投递全是浪费。"**

## 功能定位

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| **职责** | 求职起点 — 明确"我是谁"、"我要去哪"、"差距在哪" |
| **输入** | 用户的背景信息（技术栈、工作年限、项目经验） |
| **输出** | 目标岗位画像 + T 型技能评估报告 + 差距分析 |
| **耗时** | 约 30-40 分钟 |
| **下游** | `job-resume-engineer`（用输出的定位来写简历） |

---

## Step 1: 三问定位法

引导用户回答三个核心问题：

### Q1: 你想做什么？（方向锚定）

```
请从以下方向中选择 1-2 个主攻方向：

┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────────┐
│ 纯前端   │ 前端架构 │ 全栈    │ AI 应用开发  │
│ UI/交互  │ 工程体系 │ 前后端  │ AI+前端融合  │
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────────┘

可选细分：
- 移动端 (React Native / Flutter / 小程序)
- 可视化 (WebGL / Three.js / D3 / GIS)
- 低代码 / 搭建平台
- 性能专项 / 基础架构
- B端SaaS / C端消费 / 中后台
```

### Q2: 你能做什么？（能力边界）

诚实评估当前水平，不夸大也不妄自菲薄。

### Q3: 市场需要什么？（需求验证）

**操作指令**：让用户收集 10-20 个目标 JD，提取高频关键词。

---

## Step 2: T 型技能六维评估

对以下六个维度进行自我打分（1-10 分）：

### 维度定义

| # | 维度 | 初级门槛(5分) | 高级标准(8分) | 架构师级(10分) |
|---|------|--------------|-------------|---------------|
| 1 | **JavaScript 深度** | 会用 ES6+ 语法 | 懂原理（事件循环/闭包/原型） | 能手写核心模块源码 |
| 2 | **框架能力** | 能用 Vue/React 开发 | 懂响应式/Fiber/Diff 原理 | 能参与/主导框架级设计 |
| 3 | **工程化** | 会用 webpack/vite 配置 | 能搭建 CI/CD + 规范链路 | 能设计 Monorepo/微前端方案 |
| 4 | **性能优化** | 知道 Lighthouse 工具 | 能优化 Core Web Vitals | 能从渲染管线层面优化 |
| 5 | **AI/LLM 融合** | 会用 AI 写代码辅助 | 能做 Prompt Engineering | 能构建 Agent/MCP/RAG 系统 |
| 6 | **软技能/沟通** | 能清晰表达自己的代码 | 能写技术方案文档 | 能带领团队/跨部门协作 |

### 评分指引

```
1-3 分：听过 / 了解概念，但没实际用过
4-5 分：有项目经验，能独立完成常规任务
6-7 分：熟练掌握，能解决复杂问题
8-9 分：精通，能指导他人 / 有深度理解
10 分：专家级别，能从零设计或社区有影响力
```

---

## Step 3: 差距分析 & 提升路径

对比「目标岗位要求」和「当前能力」，生成 gap report：

```markdown
## 技能差距分析

### 需要补强的维度（低于目标值的）
| 维度 | 当前 | 目标 | 差距 | 优先级 | 行动建议 |
|------|------|------|------|--------|---------|
| 例：工程化 | 5 | 8 | -3 | P0 | 学习 CI/CD + 实战一个项目 |

### 已达标的优势维度（简历重点展示）
| 维度 | 当前 | 目标 | 亮点话术 |
|------|------|------|---------|

### 不需要优先投入的维度（够用即可）
| 维度 | 当前 | 目标 | 说明 |
|------|------|------|------|
```

---

## Step 4: 输出产物

本 Skill 执行完毕后，生成一份结构化的**定位报告**：

```json
{
  "target_role": "目标岗位名称",
  "target_level": "初中级 / 高级 / 架构师",
  "salary_range": "期望薪资范围",
  "skill_radar": {
    "js_depth": 7,
    "framework": 7,
    "engineering": 5,
    "performance": 6,
    "ai_fusion": 4,
    "soft_skill": 6
  },
  "strengths": ["已达标的优势列表"],
  "gaps": [{"dimension": "", "current": 0, "target": 0, "action": ""}],
  "jd_keywords": ["从JD提取的高频关键词"],
  "positioning_summary": "一段话的自我定位声明"
}
```

这份 JSON 将传递给下游的 `job-resume-engineer` 作为输入参数。

---

## 使用方式

### 独立调用
```
/job-positioning
```
→ 进入交互式问答模式，逐步完成四步评估

### 编排器调用
由 `job-hunt-orchestrator` 自动调度，用户无需手动触发。

---

*Part of Job Hunt Pro Micro-Skill Suite*

2.简历工程 & STAR 优化

STAR 重写引擎 + 关键词注入 + 格式诊断

---
name: job-resume-engineer
description: >
  简历工程 Skill。基于定位报告，用 STAR 法则重写/优化简历，
  包含简历诊断、项目描述优化、格式规范检查、关键词匹配分析。
  触发词：改简历、简历优化、简历诊断、STAR法则、写简历。
version: "1.0.0"
tags: [resume, STAR, job-hunting, career]
depends: [job-positioning]  # 需要定位报告作为输入
outputs_to: [job-channel-manager]  # 输出优化后的简历 → 投递使用
---

# Resume Engineer - 简历工程

> **"简历不是人生故事，是一份技术营销文档。6 秒决定命运。"**

## 功能定位

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| **职责** | 将用户的原始简历 → 数据驱动的优化简历 |
| **输入** | 原始简历 + `job-positioning` 的定位报告 |
| **输出** | 优化后的简历（Markdown 格式）+ 诊断报告 |
| **耗时** | 约 1-2 小时 |
| **上游** | `job-positioning`（提供目标岗位和关键词） |
| **下游** | `job-channel-manager`（用优化后的简历投递） |

---

## Module A: 简历结构诊断

对用户提供的原始简历进行全方位体检：

### 检查清单 (Resume Health Check)

```
□ 基础信息完整？（姓名、联系方式、GitHub/作品集链接）
□ 有专业摘要（Professional Summary）？
□ 技术栈是否分类列出？（不用打分！）
□ 工作经历是否倒序排列？
□ 项目经历是否使用了 STAR 结构？
□ 是否有量化数据？（数字、百分比、时间）
□ 总页数是否 ≤ 2 页？
□ 排版是否清晰易读？（无大段文字堆砌）
□ 关键词是否匹配目标 JD？
□ 有没有低价值表述？（如"熟悉"、"了解"过多）
```

### 诊断输出格式

```markdown
## 简历诊断报告

### 整体评分: X / 10

### 必须修复的问题 (P0)
- [ ] 问题1 + 修改建议

### 建议改进的点 (P1)  
- [ ] 问题1 + 修改建议

### 锦上添花的点 (P2)
- [ ] 问题1 + 修改建议

### 关键词覆盖率: XX%
JD 要求的关键词 N 个，命中 M 个
未覆盖: [关键词列表]
```

---

## Module B: STAR 法则重写引擎

这是本 Skill 的核心模块。逐条重写项目经历。

### STAR 四步法模板

```markdown
**S - Situation（背景）**
> 项目的业务背景是什么？解决了什么问题？规模多大？

**T - Task（任务）**
> 你的具体职责是什么？在团队中什么角色？

**A - Action（行动）— 重点！**
> 你做了什么？用了什么技术？为什么这么选？遇到什么难点怎么解决的？

**R - Result（结果）— 必须！**
> 最终成果是什么？用量化数据说话。
```

### 动词替换表

把"被动词"换成"强动词"：

| 低价值表述 | 高价值替换 |
|-----------|-----------|
| 负责了... | **主导 / 设计 / 构建** 了... |
| 参与了... | **核心参与 / 独立负责** 了... |
| 使用了... | **采用 / 引入 / 自研** 了... |
| 完成了... | **交付 / 落地 / 上线** 了... |
| 学习了... | **掌握 / 深入研究 / 实战验证** 了... |

### 反例 → 正例转换示例

**输入（反例）**：
> "负责公司官网前端开发，用 Vue 和 Element UI，完成了页面开发和接口对接。"

**输出（正例 — STAR 重写后）**：
> "**S**: 公司官网面临首屏加载慢(4.2s)、SEO 收录差两大问题，直接影响获客转化率。
> **T**: 主导前端性能优化与 SSR 改造，目标 LCP < 2s，SEO > 90分。
> **A**:
> - 采用 webpack 5 升级方案，路由级代码分割，bundle 体积减少 40%
> - 引入 SSR（Nuxt.js），首屏渲染从 4.2s 降至 1.3s
> - 自研图片懒加载 + WebP 管道，图片体积下降 60%
> - 搭建 CI/CD 流水线（GitLab CI + Docker），部署时间 15min→3min
> **R**: LCP 达标 1.3s（改善 69%），SEO 评分 92，UV 转化率提升 23%。"

---

## Module C: 关键词注入器

基于 `job-positioning` 提取的 JD 高频关键词，确保简历覆盖：

### 注入策略

1. **技术栈区域**：直接列出所有相关技术名词
2. **项目描述区**：将关键词自然嵌入 STAR 的 Action 部分
3. **摘要区域**：用 2-3 个关键词定义自己的标签

### 示例

如果 JD 高频词是 `Vue3 TypeScript Vite Pinia`，确保：
- Tech Stack 区域包含这些词
- 至少一个项目的 Action 中提到具体使用方式
- Summary 中体现 "Vue3 + TS 技术栈深度实践"

---

## Module D: 简历格式规范

### 推荐排版结构

```
┌──────────────────────────────────────────┐
│  头部：姓名 | 联系方式 | GitHub | 作品集   │  ← 一行搞定
├──────────────────────────────────────────┤
│  Professional Summary（3-4 行定位声明）    │
├──────────────────────────────────────────┤
│  Tech Stack（分类列出，不打分）             │
│  Language / Framework / Tools / Others   │
├──────────────────────────────────────────┤
│  Work Experience（倒序，每项用 STAR）      │
├──────────────────────────────────────────┤
│  Key Projects（挑 3 个最有代表性的）       │
├──────────────────────────────────────────┤
│  Education + Other                        │
└──────────────────────────────────────────┘
```

### 页数规则

| 级别 | 推荐页数 | 说明 |
|------|---------|------|
| 应届/实习 | 1 页 | 精炼，突出潜力 |
| 初中级 (1-3年) | 1-2 页 | 经验为主 |
| 高级 (3-5年+) | 2 页 | 深度为主，可带架构图 |
| 架构师 | 2 页 | 影响力 + 团队管理 + 技术决策 |

---

## 输出产物

```json
{
  "diagnostic_score": 8.5,
  "issues_fixed": ["已修复的问题列表"],
  "optimized_resume": "完整的 Markdown 简历",
  "keyword_coverage": "95%",
  "star_rewrites": ["被重写的项目段落数量"],
  "action_verbs_used": ["主导", "设计", "构建", "优化"]
}
```

---

## 使用方式

### 独立调用
```
/job-resume-engineer
```
→ 上传或粘贴简历，进入诊断 + 优化流程

### 编排调用
由 `job-hunt-orchestrator` 自动传入定位报告，自动执行。

---

*Part of Job Hunt Pro Micro-Skill Suite*

3.投递管理 & 追踪表

渠道矩阵 + 内推引擎 + 追踪表 + KPI

---
name: job-channel-manager
description: >
  投递渠道管理 Skill。管理多平台投递策略、内推资源池、投递追踪表，
  分析各渠道效能数据，优化投递 ROI。
  触发词：投简历、投递、内推、Boss直聘、渠道管理。
version: "1.0.0"
tags: [job-hunting, channel, referral, application-tracking]
depends: [job-resume-engineer]  # 需要优化后的简历
outputs_to: [interview-tech-prep, interview-review]  # 收到面试时流转
---

# Channel Manager - 投递渠道管理

> **"内推是核武器。海投是散弹枪。两者配合，火力全开。"**

## 功能定位

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| **职责** | 管理投递全生命周期 — 渠道选择 → 内推获取 → 批量投递 → 追踪分析 |
| **输入** | 优化后简历 + 目标公司列表 |
| **输出** | 投递追踪表 + 渠道效能报告 + 面试邀请记录 |
| **耗时** | 持续进行，每周维护 |
| **上游** | `job-resume-engineer`（提供优化后的简历） |
| **下游** | `interview-tech-prep` / `interview-review`（收到面试/面试后） |

---

## Module A: 渠道效能矩阵

### 主流渠道排名

| 优先级 | 渠道 | 通过率估算 | 响应速度 | 特点 | 策略建议 |
|--------|------|-----------|---------|------|---------|
| ⭐⭐⭐ | **内推** | 30-50% | 1-3 天 | 最高效 | **优先用完所有内推资源** |
| ⭐⭐⭐ | Boss直聘 | 10-20% | 数小时~1天 | 直接对话用人方 | 每天固定时段活跃互动 |
| ⭐⭐ | 拉勾 | 8-15% | 1-3 天 | 互联网岗位多 | 精选岗位投递，避免海投 |
| ⭐⭐ | LinkedIn | 5-15% | 1-7 天 | 外企/远程首选 | 英文 Profile 要完善 |
| ⭐ | 猎聘 | 5-10% | 3-7 天 | 中高端为主 | 适合 3 年+ 经验 |
| ⭐ | 公司官网 | 3-8% | 1-2 周 | 正式但慢 | 心仪公司的保底方案 |

### 渠道组合策略

```
推荐配比:
┌─────────────────────────────────────┐
│  内推:     40%   （优先消耗）        │
│  Boss直聘: 35%  （日常主力）         │
│  其他渠道: 25%  （补充覆盖）         │
└─────────────────────────────────────┘
```

---

## Module B: 内推引擎

### 内推资源获取路径

| 路径 | 方法 | 预期收益 |
|------|------|---------|
| 校友网络 | 校友群 / 就业办 / 校友会 | ⭐⭐⭐ 高信任度 |
| 技术社区 | GitHub / 掘金 / 知乎 / 公众号 | ⭐⭐ 共同兴趣 |
| 前同事领导 | 保持定期同步 | ⭐⭐⭐ 最了解你 |
| 线下活动 | Meetup / Conference / 技术沙龙 | ⭐⭐ 面对面建立联系 |
| LinkedIn | 搜索目标公司员工，礼貌私信 | ⭐ 需要技巧 |

### 内推沟通模板

```
模板 A (通用版):
"Hi [名字]！我是[一句话背景，如：3年前端开发经验，主攻Vue生态]，
看到贵司在招[具体岗位]，跟我的方向很匹配。不知道方不方便帮我内推一下？
简历附上，谢谢！"

模板 B (社区版):
"Hi [名字]，在[某技术社区/文章]看到你的分享，对[具体内容]很有共鸣。
我正在看[目标方向]的机会，贵司的[岗位]很吸引我，希望能有机会内推，感谢！"

模板 C (熟人版):
"[称呼]，最近在看新机会，注意到你们团队在招[岗位]，
感觉跟我的经验蛮匹配的，方便帮忙内推吗？谢谢啦～"
```

### 内推注意事项

- **一次只推一个岗位**：不要让同一个人同时推多个岗位
- **附带完整材料**：简历 + 一句话自我介绍
- **及时反馈进度**：收到面试邀请后告知对方
- **保持关系**：无论结果如何，都要感谢对方

---

## Module C: 投递追踪系统

### 追踪表结构

```markdown
## Job Application Tracker

| 序号 | 公司 | 岗位 | 渠道 | 投递日期 | 状态 | 面试轮次 | 备注 |
|------|------|------|------|---------|------|---------|------|
| 1 | XX科技 | 前端工程师 | 内推-张三 | 05-20 | 面试中 | 二面已完 | 下周三HR面 |
| 2 | XX互联网 | 高级前端 | Boss直聘 | 05-21 | 已offer | 3轮 | 待谈判 |

状态枚举: 已投递 → 简历筛选 → 电话沟通 → 面试邀约 → 一面 → 二面 → 三面 → HR面 → Offer → 已拒/已接
```

### KPI 看板指标

| 指标 | 公式 | 目标值 | 预警阈值 |
|------|------|--------|---------|
| 总投递量 | COUNT(全部) | - | - |
| 简历通过率 | 通过筛选数 / 总投递 | ≥ 30% | < 20% → 简历有问题 |
| 面试转化率 | 进入下一轮 / 当前面次 | ≥ 50% | < 30% → 准备不足 |
| 平均响应时间 | 从投递到首次响应 | ≤ 7 天 | > 14 天 → 渠道/简历问题 |
| Offer 转化率 | offer数 / 面试总数 | - | > 0 即可 |

---

## Module D: 投递节奏策略

### 标准节奏（4-8 周计划）

```
Week 1: 爆发期
  └─ 目标: 投递 30-50 份（广撒网）
  └─ 重点: 内推优先 + Boss 直聘密集互动
  └─ 输出: 初始追踪表建立

Week 2: 聚焦期  
  └─ 目标: 根据回复情况调整
  └─ 重点: 高响应渠道加大投入，无响应渠道减少
  └─ 输出: 开始收到面试邀约

Week 3-4: 面试密集期
  └─ 目标: 每周 2-4 场面试
  └─ 重点: 触发 interview-tech-prep + interview-project-drill
  └─ 输出: 面试数据积累

Week 5-8: 决策期
  └─ 目标: 拿到至少 1 个满意 Offer
  └─ 触发 salary-negotiator + interview-review 迭代
```

---

## 使用方式

### 独立调用
```
/job-channel-manager track      # 查看当前追踪表
/job-channel-manager add       # 新增投递记录
/job-channel-manager analyze   # 渠道效能分析
/job-channel-manager template  # 导出追踪表模板
```

### 编排调用
由 `job-hunt-orchestrator` 在简历完成后自动触发。

---

*Part of Job Hunt Pro Micro-Skill Suite*

4.a 算法 + 原理 + 手撕

LeetCode Top10 + 原理矩阵 + 手写必背10题

---
name: interview-tech-prep
description: >
  技术面准备 Skill。覆盖算法刷题计划、JavaScript/框架/浏览器原理复习、
  前端手写函数必背清单。三层准备模型：基础→原理→深度。
  触发词：技术面、面试准备、刷题、算法、手写题。
version: "1.0.0"
tags: [interview, algorithm, javascript, frontend, prep]
depends: [job-channel-manager]  # 收到面试邀约时触发
outputs_to: [interview-project-drill, salary-negotiator]  # 技术面后流转
---

# Interview Tech Prep - 技术面准备

> **"技术面不是考你背书，是验证你的思考深度和工程直觉。"**

## 功能定位

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| **职责** | 系统化备战技术面试 — 算法 + 原理 + 手写 |
| **输入** | 目标公司 + 目标岗位级别（初中级/高级/架构师） |
| **输出** | 个性化学习计划 + 高频题库 + 薄弱点清单 |
| **耗时** | 持续准备，建议至少提前 2 周 |
| **上游** | `job-channel-manager`（收到面试时触发） |
| **下游** | `interview-project-drill`（项目深挖配合） |

---

## Layer 1: 算法基础 (必过关卡)

### 前端高频 LeetCode Top 10

| 排名 | 类型 | 代表题目 | 考频 | 难度 |
|------|------|---------|------|------|
| 1 | **数组** | 两数之和(1)、三数之和(15)、合并区间(56) | ★★★★★ | Easy-Medium |
| 2 | **字符串** | 无重复字符最长子串(3)、括号匹配(20) | ★★★★★ | Medium |
| 3 | **链表** | 反转链表(206)、合并K个有序链表(23) | ★★★★☆ | Easy-Medium |
| 4 | **树** | 二叉树遍历(144/94/145)、最大深度(104) | ★★★★★ | Easy |
| 5 | **动态规划** | 爬楼梯(70)、最大子序和(53) | ★★★★☆ | Easy-Medium |
| 6 | **二分查找** | 搜索旋转排序数组(33) | ★★★☆☆ | Medium |
| 7 | **栈/队列** | 有效括号(20)、用栈实现队列(232) | ★★★★☆ | Easy |
| 8 | **哈希表** | 字母异位词分组(49) | ★★★☆☆ | Medium |
| 9 | **回溯** | 全排列(46)、组合总和(39) | ★★★☆☆ | Medium |
| 10 | **BFS/DFS** | 岛屿数量(200)、二叉树的层序遍历(102) | ★★★★☆ | Easy-Medium |

### 刷题策略

```
时间分配:
┌────────────────────────────┐
│ 每天固定: 1-2 道 LeetCode   │
│ 优先: Hot 100 → 前 300     │
│ 方式: 先想5分钟 → 看答案    │
│        → 自己写 → 边界测试 │
│ 重点: 能讲清楚思路，不背代码 │
└────────────────────────────┘
```

---

## Layer 2: 原理理解 (区分度核心)

### JavaScript 核心考点矩阵

| 专题 | 必问题 | 进阶问题 | 架构师级问题 |
|------|--------|---------|-------------|
| 执行上下文 | 变量提升机制 | 作用域链查找过程 | V8 编译执行全流程 |
| 闭包 | 什么是闭包？经典场景 | 闭包的内存管理 | 闭包在框架源码中的使用 |
| 原型链 | 创建对象的多种方式 | 继承方案对比(6种) | Vue 原型设计 / 混入模式 |
| this | 4种绑定规则 | 箭头函数 vs 普通 | 手写 bind 实现 |
| 事件循环 | 宏任务/微任务顺序 | async/await 执行顺序 | Node.js 事件循环差异 |

### 框架原理 (Vue / React 二选一)

#### Vue 向
| 层级 | 考点 |
|------|------|
| 入门 | 生命周期、组件通信、指令、computed vs watch |
| 进阶 | 响应式原理(Object.defineProperty vs Proxy)、虚拟DOM & Diff算法、nextTick原理 |
| 高级 | keep-alive原理、组件渲染优化、Vue3 Composition API设计理念、编译器优化(静态提升) |

#### React 向
| 层级 | 考点 |
|------|------|
|入门 | JSX/虚拟DOM/生命周期/Hooks基础 |
| 进阶 | Fiber架构、Hooks原理(useState/useEffect/useMemo)、reconciliation |
| 高级 | Concurrent Mode、Suspense、状态管理(Redux/Zustand)、性能优化(memo/useCallback) |

### 浏览器 & 网络 (通用必考)

| 专题 | 核心问题 |
|------|---------|
| **从 URL 到页面** | DNS → TCP → HTTP → DOM → 渲染完整流程 |
| **浏览器渲染管线** | Parse HTML → DOM Tree → CSSOM → Render Tree → Layout → Paint → Composite |
| **性能指标** | LCP / FID / CLS / FCP / TTI 各是什么，怎么优化 |
| **跨域** | CORS / Nginx代理 / postMessage / WebSocket |
| **安全** | XSS(反射型/存储型/DOM型) 防御 / CSRF Token / CSP |
| **HTTP** | HTTP/1.1 vs HTTP/2 vs HTTP/3 / HTTPS握手 / 缓存策略 |

---

## Layer 3: 前端手写函数必背 (前端特色)

### Top 10 手写清单

```javascript
// ══════════════════════════════════════
// 1. 防抖 debounce
// 场景: search input、resize、scroll 事件
// 核心: 延迟执行 + 重置计时器
// ══════════════════════════════════════

// 2. 节流 throttle  
// 场景: 按钮防连击、拖拽事件
// 核心: 时间窗口锁定

// 3. 深拷贝 deepClone
// 场景: 不可变数据操作
// 核心: 递归 + 循环引用处理(WeakMap) + 特殊类型(Date/RegExp)

// 4. Promise.all / Promise.race
// 场景: 并发请求控制
// 核心: 计数器 + 错误传播

// 5. 发布-订阅 EventEmitter
// 场景: 组件通信 / 解耦
// 核心: { on, off, emit, once } 四大 API

// 6. call / apply / bind
// 场景: this 指向控制
// 核心: 临时上下文 / 参数列表展开 / 返回新函数(柯里化)

// 7. instanceof
// 场景: 类型判断
// 核心: 原型链遍历

// 8. 简易版 Virtual DOM diff
// 场景: 理解框架核心
// 核心: 同层比较 + type/key 判断 + patch 操作

// 9. LRU Cache (最近最少使用)
// 场景: 缓存淘汰策略
// 核心: Map + get/set 自动排序特性

// 10. 数组 flatten (多维→一维)
// 场景: 数据预处理
// 核心: 递归 / reduce / stack 迭代
```

### 手写评分标准

| 分值 | 标准 |
|------|------|
| 通过 | 逻辑正确，边界情况有考虑 |
| 良好 | 有注释说明思路，变量命名清晰 |
| 优秀 | 能说出时间/空间复杂度，知道优化空间 |
| 完美 | 能引申到实际应用场景和框架源码中的使用 |

---

## 个性化学习计划生成器

根据用户的目标公司和剩余准备时间：

```markdown
## 技术面学习计划 - [目标公司] - [岗位]

### 准备周期: X 周

### Week 1: 补基础
- Day 1-2: JS 核心概念（闭包/原型/事件循环）
- Day 3-4: 框架原理（选一个方向深入）
- Day 5-6: 浏览器&网络
- Day 7: 算法 5 题 + 复盘

### Week 2: 攻难点
- Day 1-2: 手写函数练习（每天 3 个）
- Day 3-4: 项目深挖准备（配合 interview-project-drill）
- Day 5-6: 模拟面试
- Day 7: 弱项补强

### 薄弱点清单 (从 mock 中发现):
1. 
2.
```

---

## 使用方式

### 独立调用
```
/interview-tech-prep plan      # 生成学习计划
/interview-tech-prep quiz      # 随机出题模拟
/interview-tech-prep handwrite # 手写函数专项训练
```

### 编排调用
由 `job-hunt-orchestrator` 在收到面试邀约后自动触发。

---

*Part of Job Hunt Pro Micro-Skill Suite*

4.b.项目深挖 (6维框架)

6维深挖框架 + 踩坑故事模板 + Q&A生成器

---
name: interview-project-drill
description: >
  项目深挖演练 Skill。对简历上每个项目进行 STAR 深度挖掘，
  准备技术选型理由、难点复盘、改进思考。这是面试中占分最高的部分。
  触发词：项目深挖、项目复盘、面试项目准备、技术选型。
version: "1.0.0"
tags: [interview, project-drill, STAR, technical-deep-dive]
depends: [interview-tech-prep]  # 配合技术面基础准备
outputs_to: [salary-negotiator]  # 技术面通过后流转
---

# Interview Project Drill - 项目深挖演练

> **"面试官 60% 的时间会花在项目深挖上。这是你展示工程能力的最佳舞台。"**

## 功能定位

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| **职责** | 对简历中的每个项目进行深度模拟面试，覆盖所有可能的追问 |
| **输入** | 简历上的项目列表（建议选 3 个核心项目） |
| **输出** | 每个项目的 Q&A 深挖手册 + 技术决策文档 |
| **耗时** | 每个项目约 30-40 分钟准备 |
| **上游** | `interview-tech-prep`（技术基础打牢后进行） |
| **下游** | `salary-negotiator`（所有技术面通过后） |

---

## 为什么项目深挖这么重要？

```
面试官的心理模型:

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                                             │
│   "这个人简历上写的，到底是不是他自己做的？"  │
│   "他说的'负责'到底是干到什么程度？"         │
│   "遇到问题他是怎么解决的？有没有思考？"     │
│   "如果让他来做我们的项目，靠不靠谱？"       │
│                                             │
└─────────────────────────────────────────────┘

→ 项目深挖 = 用真实细节证明能力 + 建立信任
```

---

## 六维深挖框架

对每个项目，准备好以下六类问题的答案：

### 维度一：背景与价值 (Why)

**常见问题**：
- 这个项目的背景是什么？
- 解决了什么业务问题？不做行不行？
- 项目的规模多大？（用户量、数据量、团队规模）
- 你在项目中是什么角色？

**回答要点**：
- 先说业务背景（让面试官理解为什么需要这个项目）
- 再说你的角色和贡献范围（诚实，不要夸大）
- 最后说业务价值（用数字量化）

### 维度二：技术选型 (What & Why)

**常见问题**：
- 为什么选 Vue 不选 React？（或反过来）
- 为什么用 webpack 不用 vite？
- 为什么选择这个状态管理方案？
- 数据请求方案为什么选 axios / fetch / graphql？

**回答模板 — 选型决策表**：

```markdown
## [项目名] 技术选型决策

| 决策点 | 方案A (我们选的) | 方案B (备选) | 选择理由 |
|--------|-----------------|------------|---------|
| 框架 | Vue 3 | React 18 | 团队已有Vue积累 + 业务适合响应式 |
| 构建 | Vite | webpack5 | 开发体验好 + ESM原生支持 |
| 状态 | Pinia | Vuex | TypeScript友好 + 更轻量 |
| UI库 | Element Plus | Ant Design Vue | B端后台风格匹配 |

关键原则:
1. 没有最好的方案，只有最合适的
2. 能说出 trade-off 就能加分
3. 如果是接手遗留项目，解释清楚约束条件
```

### 维度三：难点与挑战 (Challenge) ⭐ 最重要！

**常见问题**：
- 这个项目中遇到的最大困难是什么？
- 有没有什么踩坑经历？
- 有没有线上事故？怎么处理的？
- 时间紧任务重的时候怎么应对？

**血泪经验：一定要准备 2-3 个真实的踩坑故事！**

**踩坑故事模板**：

```markdown
## 踩坑故事模板

**情境**: 当时在做什么 → 遇到了什么异常现象
**排查**: 怎么定位问题的（展示你的调试思路）
**解决**: 最终怎么解决的（技术方案）
**反思**: 后来做了什么预防措施（展示你的成长）
**如果重来**: 会怎么做更好（展示持续改进意识）

例:
"S": 首次上线后发现页面在低端 Android 上严重卡顿，用户投诉率飙升。
"T": 我负责性能排查与优化。
"A": 通过 Chrome DevTools + Performance 面板分析，发现是大量图片未压缩 + 
     DOM节点过多(3000+)导致重排频繁。采用虚拟滚动 + 图片懒加载 + WebP格式转换，
     DOM 节点降至 200，图片体积减少 70%。
"R": FPS 从 15 提升到 50+，用户投诉归零。后来建立了前端性能基线，
     CI 中集成 Lighthouse 检查，从流程上预防此类问题。
```

### 维度四：架构设计 (How)

**常见问题**：
- 整体技术架构是怎样的？画一下
- 模块怎么划分的？为什么这样划分？
- 有没有做组件抽象/封装？
- 多人协作时怎么避免冲突？

**准备方法**：
- 手动画出项目架构图（分层/模块关系）
- 准备 2-3 个有代表性的组件/模块设计思路
- 如果做过重构，说明前后对比

### 维度五：数据与成果 (Result)

**常见问题**：
- 项目上线后的效果怎么样？
- 有什么具体的指标改善？
- 用户反馈如何？

**量化清单参考**：

| 类型 | 可量化指标示例 |
|------|-------------|
| 性能 | LCP 从 Xs → Ys、bundle 减少 X%、FPS 提升 Y |
| 效率 | 开发效率提升 X%、构建时间 Ymin → Zmin |
| 质量 | Bug率下降 X%、线上故障数 Y → Z |
| 业务 | UV/PV 增长 X%、转化率提升 Y%、加载完成率 Z% |

### 维度六：反思与改进 (Growth)

**常见问题**：
- 现在回看这个项目，有什么想改进的？
- 如果再给你一个月，你会做什么？
- 从这个项目中学到了什么？

**回答策略**（展示成长型思维）：
- 不要说"完美无缺"——那不可信
- 说 1-2 个真实的不足 + 改进方向
- 展示你一直在思考和迭代

---

## 项目深挖问答生成器

对每个项目，自动生成以下追问清单：

```markdown
# 项目深挖 Q&A 手册 - [项目名称]

## 基本信息
- 一句话介绍项目
- 你的角色 & 贡献占比
- 技术栈 & 团队规模

## 必备追问 (20题)
### 背景类 (Q1-Q3)
Q1: 
Q2:
Q3:

### 选型类 (Q4-Q7)
Q4: 为什么用 XX 技术？
Q5: 
...
### 难点类 (Q8-Q12) ← 重点准备！
Q8: 最大挑战是什么？
...
### 架构类 (Q13-Q15)
...
### 成果类 (Q16-Q18)
...
### 反思类 (Q19-Q20)
...

## 我的逐题回答草稿
(留白供填写)
```

---

## 使用方式

### 独立调用
```
/interview-project-drill          # 进入交互式深挖模式
/interview-project-drill <项目名>  # 对单个项目深挖
```

### 编排调用
由 `job-hunt-orchestrator` 在 `interview-tech-prep` 之后自动触发。

---

*Part of Job Hunt Pro Micro-Skill Suite*

5.薪资谈判 & TC 分析

TC分析框架 + 3条铁律 + 5种场景话术

---
name: salary-negotiator
description: >
  薪资谈判与 Offer 评估 Skill。提供期望值锚定策略、谈判话术模板、
  薪酬包分析框架（Base/奖金/期权/福利），帮助拿到最优 offer。
  触发词：薪资谈判、谈薪、Offer评估、期望薪资。
version: "1.0.0"
tags: [salary, negotiation, offer, compensation]
depends: [interview-tech-prep, interview-project-drill]  # 技术面通过后
outputs_to: [interview-review]  # 谈判结束后记录复盘
---

# Salary Negotiator - 薪资谈判 & Offer 评估

> **"谈判时态度要好，但要自信。你是在讨论合作条款，不是在乞求施舍。"**

## 功能定位

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| **职责** | 从收到 Offer 到最终签约的全流程谈判支持 |
| **输入** | Offer 详情（Base + 奖金 + 期权 + 福利） |
| **输出** | 薪酬包分析 + 谈判策略 + 最终决策建议 |
| **耗时** | 约 1-2 小时（含调研和策略制定） |
| **上游** | `interview-tech-prep` / `interview-project-drill` |
| **下游** | `interview-review`（完整求职闭环复盘） |

---

## Module A: 谈前三件事

### 1. 了解市场行情

**信息渠道**：
- Boss 直聘 / 拉勾的同类岗位薪资区间
- OffersNow / 看准网 / 脉脉的匿名薪资数据
- 同行朋友 / 前同事的真实收入参考
- 各大厂薪资爆料帖（知乎 / V2EX / 牛客）

### 2. 明确自己的底线

```
┌─────────────────────────────────────┐
│                                     │
│   理想值 ─── 你的心理最优解          │
│     ↑                               │
│   期望值 ─── 你会报给对方的数字       │
│     ↑                               │
│   可接受值 ─── 低于这个就不考虑了    │
│     ↑                               │
│   底线值 ─── 绝对不能突破的红线      │
│                                     │
└─────────────────────────────────────┘

重要: 可接受值和底线值不要告诉任何人！
只有你自己知道。
```

### 3. 准备好谈判筹码

- **市场数据**：同级别岗位的薪资范围（截图/链接）
- **个人价值**：你能为公司带来的具体价值
- **竞争 Offer**：如果有其他 Offer，是最好的筹码（慎用）
- **特殊因素**：通勤距离、工作强度、成长空间等非金钱考量

---

## Module B: 三条谈判铁律

### 铁律一：让对方先出价

永远不要第一个报数字。如果被追问：

**话术**： "我更看重团队和发展机会，薪资方面希望能基于我的经验和能力，给出一个合理的方案。不知道咱们这个岗位的预算大概在什么范围？"

### 铁律二：用数据和逻辑说话

**错误示范**：
> "我觉得我应该拿 30k。"

**正确示范**：
> "根据我了解的市场行情，同类岗位（前端高级工程师，3年+经验，Vue/React双栈）在当前市场的 range 大概是 25k-35k。考虑到我在 [领域A] 和 [领域B] 的深度经验，以及能快速上手的优势，期望能在 28k-32k 这个区间。"

### 铁律三：看整体薪酬包，不只是 Base

---

## Module C: 整体薪酬包 (Total Compensation) 分析框架

```markdown
## Offer 分析矩阵

| 薪酬组成 | 公司A | 公司B | 公司C | 权重 |
|---------|-------|-------|-------|------|
| 月 Base |       |       |       | 40%  |
| 年终奖(月数) |   |       |       | 20%  |
| 股票/期权(年化) | |       |       | 15%  |
| 六险一金比例 |   |       |       | 10%  |
| 补贴(餐补/交通) | |       |       | 5%   |
| 其他福利        | |       |       | 5%   |
| 加班强度        | |       |       | 扣分项|
| 成长空间        | |       |       | 加分项|
| 远程/灵活性    | |       |       | 加分项|
| ────────────── | ────── | ────── | ────── |      |
| **年度总包(TC)**|       |       |       |      |
```

### 各项详细说明

#### 月 Base (权重 40%)
- 最稳定的部分，谈薪的核心
- 关注：税前 vs 税后、发薪日（15号 vs 次月10号）

#### 年终奖 (权重 20%)
- **关键问题**：是否写入合同？是否有明确考核标准？
- 问清楚：保底几绩效？历史发放情况？最高/最低？

#### 股票/期权 (权重 15%)
- 注意：归属期（vesting schedule）、税率、流动性
- 期权 ≠ 立刻变现的钱，要打折估算

#### 六险一金 (权重 10%)
- 公积金比例差异很大（5% - 12%）= 实际到手差很多
- 补充商业保险 = 额外保障
- 问清楚缴纳基数（是全额还是基本工资）

#### 隐形福利
- 年假天数、带病假、培训预算
- 设备配发（Mac? 自选？）
- 加班政策（调休？付费？）

---

## Module D: 场景化话术模板

### 场景 1：HR 让你先报价

> "感谢 offer！我对这个机会非常感兴趣，团队方向和技术氛围都很匹配。
> 关于薪资，综合考虑到我的 [X年] 经验以及在 [技术栈/业务领域] 的积累，
> 参考目前的市场行情，期望能在 **[范围]** 左右，
> 不知道这个范围跟咱们的预算匹配吗？"

### 场景 2：Offer 低于预期

> "非常感谢贵司的认可！我认真考虑了一下，这个 offer 的方向我很喜欢。
> 不过薪资方面跟我预期的确有一些差距。我目前的预期是 **[数字]**，
> 主要考虑到 [理由：如生活成本 / 市场行情 / 当前收入水平]，
> 不知道公司这边有没有协商的空间？"

### 场景 3：对方说"预算有限"

> "完全理解。除了 Base 之外，不知道以下几个方面是否可以灵活处理？
> 1. 年终奖能否有更高的保底系数？
> 2. 入职定级是否能往上调整？
> 3. 是否有签字费或期权补偿？
> 当然我也很愿意在入职后用实际表现来证明自己的价值。"

### 场景 4：多个 Offer 比较

> 不要直接说"另一家给我更多钱"，而是：
> "我目前也在和其他机会接触中，整体来看贵司在 [团队文化/技术挑战/发展方向]
> 方面是最吸引我的。如果在薪资方面能达到 **[数字]**，
> 我会毫不犹豫地选择加入。"

### 场景 5：最终确认

> "好的，我跟家里人商量一下/再仔细考虑一下，
> 最晚 **[具体日期，通常1-3天]** 给您回复，可以吗？"
>
> → **永远不要当场答应！给自己留思考时间**

---

## Module E: 谈判禁忌清单

| ❌ 不要做 | ✅ 应该做 |
|-----------|----------|
| 当场接受第一个数字 | 表示感谢，说要考虑一下 |
| 揭露自己的底线 | 给一个合理范围 |
| 用情绪施压（"太低了！"） | 用数据和逻辑沟通 |
| 在没拿到书面 Offer 前辞职 | 一切以书面为准 |
| 只关注 Base 忽视整体包 | 做 TC 全面对比 |
| 把谈判变成对抗 | 保持合作共赢的心态 |

---

## 使用方式

### 独立调用
```
/salary-negotiator analyze   # 分析收到的 Offer
/salary-negotiator prepare   # 准备谈判策略
/salary-negotiator compare   # 多个 Offer 对比
```

### 编排调用
由 `job-hunt-orchestrator` 在所有技术面试通过后自动触发。

---

*Part of Job Hunt Pro Micro-Skill Suite*

6.复盘闭环 & KPI 看板

KPI诊断树 + 策略迭代引擎 + 情报收集

---
name: interview-review
description: >
  面试复盘与反馈闭环 Skill。记录每次面试详情、分析表现优劣、
  追踪 KPI 指标、生成策略迭代建议，让每次面试都成为成长的养料。
  触发词：面试复盘、面试总结、求职复盘、KPI分析。
version: "1.0.0"
tags: [interview, review, feedback-loop, analytics]
depends: [job-channel-manager, salary-negotiator]  # 面试后或谈判后
outputs_to: [job-positioning, job-resume-engineer]  # 策略迭代 → 重新定位/改简历
---

# Interview Review - 面试复盘 & 反馈闭环

> **"每次面试都是免费的行业情报收集 + 免费的技术辅导。即使没过，你也赚了。"**

## 功能定位

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| **职责** | 面试后系统性复盘 — 记录 → 分析 → 洞察 → 行动 |
| **输入** | 面试基本信息 + 回忆的题目 + 自我感受 |
| **输出** | 复盘报告 + KPI 趋势图 + 下一步行动建议 |
| **耗时** | 每次面试后 30 分钟 |
| **上游** | `job-channel-manager`（面试后） / `salary-negotiator`（终局复盘）|
| **下游** | 可回流到 `job-positioning` / `job-resume-engineer`（策略调整）|

**特殊地位：这是整个求职体系的"传感器"，数据从这里驱动全链路优化。**

---

## Module A: 面试快照记录 (24h内完成)

### 复盘模板

```markdown
# 面试复盘 - [公司名称] - [岗位]

## 基础信息
- **日期**: YYYY-MM-DD HH:mm
- **轮次**: 一面 / 二面 / 三面 / HR面
- **形式**: 线上(腾讯会议/飞书) / 线下
- **时长**: XX 分钟
- **面试官**: （如果知道的话）
- **渠道**: 内推-xxx / Boss直聘 / ...

## 表现自评
- 整体感觉: ⭐⭐⭐⭐☆ (1-5分)
- 发挥好的部分:
- 表现不足的部分:
- 意外被问到的:

## 靘目回忆 (越详细越好)

### 技术题
| # | 题目类型 | 题目内容 | 你的回答 | 面试官追问 | 自评(好/一般/差) |
|---|---------|---------|---------|-----------|----------------|
| 1 | JS原理 | | | | |
| 2 | 框架 | | | | |
| 3 | 算法 | | | | |
| ... | | | | | |

### 项目深挖题
| # | 问到的项目 | 问题 | 你的回答 | 深度够不够? |
|---|----------|------|---------|------------|
| 1 | [项目名]| | | |
| ... | | | | |

### 行为/软技能题
| # | 问题 | 你的回答 | 反馈 |
|---|------|---------|------|
| 1 | | | |

### 不会 / 答不好的问题（最重要！）
| # | 问题 | 为什么不会 | 后续学习计划 |
|---|------|-----------|------------|
| 1 | | | |
| 2 | | | |

## 行动项
- [ ] 补充学习 XXX（优先级 P0）
- [ ] 重新准备 YYY 项目的深挖（P1）
- [ ] 优化简历中 ZZZ 的描述（P2）
```

---

## Module B: KPI 追踪看板

### 核心指标定义

| 指标 | 公式 | 目标值 | 含义 |
|------|------|--------|------|
| **简历通过率** | 通过筛选数 / 总投递数 | ≥ 30% | 简历质量指标 |
| **一面通过率** | 进入二面数 / 一面总数 | ≥ 50% | 基础能力指标 |
| **二面+通过率** | 进HR面/offer数 / 二面+总数 | ≥ 60% | 深度能力指标 |
| **平均响应时间** | 投递→首次回复的平均天数 | ≤ 7 天 | 渠道+简历匹配度 |
| **Offer 转化率** | 接受的 offer 数 / 收到的 offer 数 | ≥ 50% | 薪资预期合理性 |
| **投递 ROI** | Offer 数 × 100 / 总投递数 | - | 综合效率 |

### 趋势分析与预警规则

```markdown
## KPI 异常诊断树

├── 简历通过率 < 20%
│   ├── 可能原因 A: 简历格式/排版有问题
│   │   └── → 执行 job-resume-engineer 诊断
│   ├── 可能原因 B: 关键词不匹配目标 JD
│   │   └── → 回到 job-positioning 重新分析 JD
│   └── 可能原因 C: 投递的岗位级别不匹配
│       └── → 降低/提高目标级别试试
│
├── 一面挂率高 (>50%)
│   ├── 可能原因 A: 算法/基础不扎实
│   │   └── → 加强 interview-tech-prep Layer 1&2
│   ├── 可能原因 B: 表达不清楚
│   │   └── → 多做 mock interview 练习表达
│   └── 可能原因 C: 项目经历与岗位不匹配
│       └── → 调整投递方向或补充项目经验
│
├── 二面/三面挂率高
│   ├── 可能原因 A: 项目深度不够（最常见！）
│   │   └── → 重点执行 interview-project-drill
│   ├── 可能原因 B: 架构/设计能力不足
│   │   └── → 补充系统设计相关准备
│   └── 可能原因 C: 文化/软技能不匹配
│       └── → 准备更多行为面试故事
│
├── HR面挂
│   ├── 可能原因 A: 薪资期望过高
│   │   └── → 用 salary-negotiator 重新评估市场价
│   └── 可能原因 B: 稳定性/动机问题
│       └── → 准备更好的职业规划叙述
│
└── 拿到 Offer 但不想去
    └── 说明你的实力 > 当前投递的目标级别
        └── → 提高定位！尝试更高级别的岗位
```

---

## Module C: 策略迭代引擎

基于积累的面试数据，自动生成优化建议：

### 迭代周期建议

```
每周五: 小复盘
  └─ 更新追踪表 + 本周 KPI 计算 + 快速调整
  
每 2 周: 中复盘  
  └─ 分析趋势 + 调整投递策略/准备重点
  
拿到 Offer 或连续 5 个被拒: 大复盘
  └─ 全链路审查 + 可能需要回到 job-positioning 重来
```

### 迭代决策矩阵

| 数据信号 | 诊断结论 | 建议动作 | 触发 Skill |
|---------|---------|---------|-----------|
| 通过率低，但一面后通过率高 | 简历没展现真实水平 | 重写简历 | `job-resume-engineer` |
| 一面挂，基础题答不好 | 基础不牢 | 刷算法+补原理 | `interview-tech-prep` |
| 二面挂，项目被问住 | 项目深度不够 | 深挖项目 | `interview-project-drill` |
| 技术面全过，HR面挂 | 薪资/文化不匹配 | 调整预期 | `salary-negotiator` |
| 连续拿 offer 但都不满意 | 定位偏低 | 提高目标 | `job-positioning` |
| 某渠道响应率为 0 | 渠道无效 | 放弃该渠道 | `job-channel-manager` |

---

## Module D: 面试情报库 (额外收益)

每次面试不仅是考核，更是情报收集：

### 可收集的情报

```markdown
## 面试情报收集清单

### 公司信息
- [ ] 团队规模和架构（前端几个人？怎么分工？）
- [ ] 技术栈（实际用的什么？不是JD写的）
- [ ] 开发流程（敏捷？瀑布？CI/CD？代码评审？）
- [ ] 业务方向（核心业务是什么？增长点在哪？）

### 行业信息
- [ ] 这类公司在看重什么能力？（对比不同公司的面试侧重点）
- [ ] 市场薪资大概在什么范围？（HR透露的信息）
- [ ] 目前前端市场的热门方向？（从题目中推断）

### 个人信息
- [ ] 自己的强项和弱项（客观确认）
- [ ] 哪些技能是"必备门槛"？哪些是"加分项"？
  → 直接指导后续学习投入的重点
```

> 这些情报即使最终不去这家公司，对下一场面试也极有价值。

---

## 使用方式

### 独立调用
```
/interview-review record     # 新增一次面试复盘
/interview-review dashboard  # 查看 KPI 看板
/interview-review diagnose   # 自动诊断当前瓶颈
/interview-review iterate    # 生成策略迭代建议
```

### 编排调用
由 `job-hunt-orchestrator` 在每次面试结束后自动触发。

---

*Part of Job Hunt Pro Micro-Skill Suite*