当前位置: 首页 > news >正文

前端全流程求职Skill 攻略

前端全流程求职Skill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 Skillpositioning / 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:1.0.0tags:[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 | QA 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// 共享上下文类型定义interfaceHuntContext{// 来自 positioningprofile:{target_role:string;target_level:junior|mid|senior|architect;salary_range:{min:number;max:number;currency:string};skill_radar:Recordstring,number;gap_analysis:GapItem[];};// 来自 resume-engineerresume:{optimized_content:string;// Markdowndiagnostic_score:number;keyword_coverage:number;};// 来自 channel-managerapplications:Application[];channel_metrics:ChannelMetric[];// 来自 tech-prepprep_plan:PrepPlan;// 来自 project-drillproject_qas:ProjectQA[];// 来自 negotiatoroffers: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不要跳过定位— 定位不清后面全是浪费简历是基础— 再好的投递渠道也救不了一份烂简历追踪一切— 数据是你优化策略的唯一依据及时复盘— 面试后 24h 内必须记录否则遗忘率 80%允许迭代— 第一次定位可能不准根据反馈调整是正常的保持节奏— 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 SuiteCore: 7 Independent Skills 1 OrchestratorVersion: 1.0.0 | Last Updated: 2026-05-23
http://www.zskr.cn/news/1361657.html

相关文章:

  • 2026年论文党必备:盘点2026年倾心之选的的降AIGC网站
  • 政务管理领域大模型应用场景
  • 2026年常压快开人孔权威厂商评测:蛭石隔热管托/隔热管托/可变式弹簧支吊架/固定支吊架/坐式管托/垂直吊盖人孔/选择指南 - 优质品牌商家
  • 通过curl命令调试Taotoken大模型API,快速排查接入问题
  • 水纹真实度提升300%的关键技巧,深度拆解--style raw、--chaos 45与自定义tile texture协同机制
  • 问题不是要不要审,而是审查放在哪条路径
  • 2026年重庆阳台改造优选指南:七维评估模型筛选出的6家靠谱企业 - 优家闲谈
  • Midjourney渐变美学的神经渲染原理(附RGB-HSV-LCH三空间渐变映射对照表·行业首曝)
  • 为什么头部科技公司已停用公有版Midjourney?企业版专属水印、审计日志与API策略深度解密
  • 施工现场安全事故预警准确率达94.6%?——解密某央企AI Agent边缘计算部署架构与3个月落地实录
  • 为什么你的AI Agent总在跨境清关环节“失语”?揭秘NLP+规则引擎混合推理的5个关键断点
  • Lindy流程自动化实施倒计时手册:仅剩最后23家企业获赠官方认证治理框架V2.3(含审计就绪检查表)
  • 镜像视界浙江科技有限公司|数字孪生・视频孪生・无感定位・跨镜追踪 技术地位与核心优势
  • Go语言表驱动测试:测试数据组织
  • 【Midjourney渐变风格终极指南】:20年AI视觉专家亲授7大高阶参数组合与色彩过渡黄金公式
  • 让 AI 做代码 Review(CR):测试如何提前在代码提交阶段发现 Bug?
  • 新能源预测核心名词解释
  • OpenClaw本地Agent网关机器人对接全解析:技能MCPRAG分层搞定!
  • 【Java 抽象类(零基础完整版超详细教程)看完彻底弄懂 】
  • 美国景观变化监测系统:1985-2025年美国本土及海外地区的年度遥感监测数据,包含30米分辨率的变化、土地覆盖和土地利用三类产品
  • 深度强化学习与控制2026 课程总结Week2
  • 2026年腾讯云OpenClaw/Hermes Agent配置Token Plan怎么安装看这
  • TVA驱动智能家居的视觉范式革命(11)
  • 2026.5.20,2026.5.21笔记
  • 从手工报表到实时BI:一个零售数据平台的踩坑与重构实战
  • 项目介绍 基于Python的大学生竞赛组队系统设计与实现(含模型描述及部分示例代码)专栏近期有大量优惠 还请多多点一下关注 加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
  • CANN-ops-nn-昇腾NPU神经网络算子的积木盒子
  • 软考中级嵌入式——第九章 数据结构与算法
  • 【AI Agent社交应用实战指南】:2024年已验证的7大落地场景与避坑清单
  • 【教育科技圈内部流传】:Claude提示词工程在K12课件创作中的6个致命误区(92%教师正在踩坑)