get-job.skill：求职全流程助手

一句话概括

这是一个 AI「技能包」——装进 Claude Code、Codex、Cursor 等工具后，你把自己简历和目标岗位丢给它，它会自动完成三步：① 调研岗位 → ② 改简历 → ③ 准备面试，全程产出文件。

核心信念是「翻译，不是造假」：不编造经历，只把你做过的事，重新讲成目标岗位听得懂的语言。

它解决什么问题

作者认为求职最难的两件事：

• 经历和岗位看起来没关系——比如教育学背景投金融、文科生投 AI 产品。
• 简历改得漂亮，面试一追问就崩——简历经不起深挖。

三步工作流

阶段	做什么	产出文件
① 调研岗位	根据目标国家/地区，用网络搜索 + 分级的招聘来源，摸清岗位要的核心能力、隐性门槛、最新动态	岗位调研.md
② 改简历	从岗位要求反向定目标，把真实经历翻译成岗位语言，生成排版好的简历	改后简历.docx
③ 准备面试	按真实面试轮次，逐条深挖简历每个 bullet，准备自我介绍、表达状态和面后复盘题库	面试准备/ 文件夹

怎么用

把简历和目标岗位直接粘贴/拖入，一句话即可，例如：

「这是我的简历 [粘贴内容]，我想申请 [公司] 的 [岗位]，JD 如下 [粘贴 JD]，帮我准备。」

如果简历已经投出去了，可以直接说「按我简历准备面试」，跳过改简历步骤。

输入不完整怎么办

开工前先做「输入体检」：检查目标岗位、市场、JD、简历、投递状态、面试轮次哪些齐全。缺的东西：

• 能自动搜索/推断的先补齐（比如缺 JD 就找官方招聘页）
• 补不齐的明确标为「低置信/待确认」，降级产出，绝不编不存在的信息

交付前有质量闸门

不直接交付。先检查：来源覆盖、JD 到简历的匹配、每个 claim 的证据等级、面试准备是否覆盖所有 bullet。没过红线不交付，能降级就降级。

翻译 ≠ 造假（诚实底线）

• 换角度讲做过的真事 = 翻译；写没做过的事 = 造假，一追问就崩
• 每个「可迁移能力」必须对应一件真做过的事
• 背调红线绝不碰：学历、在职时间、职位名一个字都不能改
• 记不清就诚实说「记不准了」，不编新谎

安装方式

• 推荐：一行命令 npx skills add agentenatalie/get-job.skill
• 手动：把整个 get-job/ 目录放进你的 skills 目录（Claude Code 路径为 ~/.claude/skills/get-job）
• 只当参考资料：把 references/ 下的方法文档丢给任何 AI 用，不用安装

适用运行时

基于开放的 Agent Skills 协议，支持 Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw 等。

示例成品

examples/ 下有三次完整演示（全部虚构）：

• 文科投AI Coding——含改前/改后简历截图 + 面试准备
• 文科生投运营——把「学生工作」翻译成运营能力
• 非科班投AI产品——简历有水分时，面试怎么拆雷不崩

许可证

CC BY-NC-ND 4.0：可自由分享，禁止商用、禁止修改后再分发、必须署名作者。

快速判断它适不适合你

适合：经历和岗位方向有差距、简历经不起追问、不知道岗位真正要什么的人。 不适合：想靠 AI 编造经历骗过面试的人——这个工具明确拒绝造假，且其设计逻辑（质量闸门、诚实底线）就是为拆穿造假而存在的。