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name: jd-market-research
description: >
  当用户提供岗位JD（职位描述）或明确指定岗位名称时，自动联网深度调研该岗位在市场上的
  人才供需、薪资分布、职级体系、组织架构，并对比主要目标公司的事业线稳定性、业务前景、
  团队氛围、工作强度与薪酬竞争力，识别风险点与核心优势。
  适用场景：职业规划、求职决策、面试准备、offer比较、行业分析、招聘策略制定。
  触发条件：（1）用户直接粘贴JD文本要求分析；（2）用户要求调研/分析某个岗位的市场情况；
  （3）用户想了解某岗位在不同公司的差异；（4）用户要求对比多个公司的同一岗位；
  （5）用户询问某岗位的薪资、前景、团队氛围等市场信息。
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# JD岗位市场深度调研

收到JD或岗位名称后，按以下五步流程输出结构化分析报告。

## 五步工作流程

1. **岗位理解**：通俗解释技术栈/技能在业务中的作用、业务场景、业务逻辑
2. **岗位信息确认**：检查是否有已保存的公司档案；无则向HR确认关键信息并保存
3. **对家公司同岗位分析**：逐一分析对标公司同岗位的业务线、base地、薪资、人员存量、风险点
4. **市场存量与招聘难度确认**：人才供需、招聘竞争、薪资分位、预估周期
5. **难题预判与应对策略**：招聘卡点、谈薪策略、渠道建议、给业务部门的话术

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## 阶段1：岗位理解

从JD中提取信息，用通俗语言解释：

- **岗位名称**：标准化名称（如"高级产品经理"→"产品经理"）
- **技术栈/技能在业务中的作用**：这些技术为什么被需要？解决什么问题？
- **业务场景**：该岗位日常面对什么样的业务需求？处理什么样的用户场景？
- **业务逻辑**：该岗位的工作如何串联到公司的商业流程中？上下游协作关系？
- **行业领域**：互联网/金融/制造/消费等
- **关键技能**：技术栈、工具、方法论
- **经验要求**：年限、职级

### 技术栈解释示例模板

```
{岗位名称}需要{技能1}，通俗理解就是：{通俗解释}。
在{行业}业务中，这项技术主要用于{场景}，
比如{具体例子}。
```

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## 阶段2：岗位信息确认（含记忆加载）

### 2.1 检查已保存的公司档案

执行分析前，先检查工作目录是否存在 `references/company-profile.md`：

- **存在**：读取档案内容，向用户确认"以下信息是否沿用？"，确认后直接用于分析
- **不存在**：进入确认清单流程，收集信息后保存档案

### 2.2 需要确认的关键信息清单

| 信息项 | 为什么需要 | 示例 |
|--------|-----------|------|
| 薪资预算范围 | 判断市场竞争力 | Base XX-XXK，年终X个月 |
| HC性质 | 判断紧急程度和招聘难度 | 新增/替换/扩编 |
| 对标公司 | 锁定挖角目标 | 阿里/腾讯/字节等 |
| 行业背景要求 | 判断人才池大小 | 必须电商/可接受社交 |
| 到岗时间预期 | 判断流程节奏 | 1个月/3个月 |
| 是否接受异地 | 判断地域竞争 | 接受/不接受 |
| 特殊福利 | 判断差异化卖点 | 员工公寓/股票等 |

### 2.3 保存公司档案

用户确认信息后，将内容写入 `references/company-profile.md`：

```markdown
# {公司名} 招聘档案

> 创建时间：{YYYY-MM-DD}
> 最后更新：{YYYY-MM-DD}

## 薪资体系
- Base范围：{XX-XXK}
- 年终奖：{X个月}
- 年薪月数：{X-X薪}
- 股票/期权：{有/无}，{具体规则}

### 股票价值计算（如适用）
- 股票类型：{自然股/ADR/期权/RSU}
- 上市地：{如NYSE/NASDAQ/港股}
- 股票代码：{如VIPS}
- **ADS换算（如适用）：{1普通股=X个ADS}**
- 授予方式：{一次性授予/逐年授予}
- 归属方式：{分X年归属，每年归属1/X}
- 年包计算：{按年均归属价值计入年包}
- 价值公式：{普通股数量 × ADS换算比 × 股价 × 汇率 = 人民币总价值}
- 当前股价：{X美元}
- 汇率：{X}
- 年均归属价值：{约X万元人民币/年}

## 职级体系
- 职级序列：{如V序列/P序列/T序列}
- 目标职级：{如V5}
- 对标职级：{阿里P6/字节2-1等}

## 招聘偏好
- HC性质：{新增/替换/扩编}
- 对标公司：{公司A、公司B}
- 行业背景要求：{电商优先/可接受社交等}
- 到岗时间：{X个月}
- 异地候选：{接受/不接受}，{特殊政策如员工公寓}

## 福利卖点
- {福利1}
- {福利2}
- {福利3}

## 注意事项
- {如"该岗位有编制限制"、"需向业务负责人汇报"等}
```

### 2.4 档案更新规则

- 每次用户提供新的内部信息时，更新 `company-profile.md`
- 若岗位属于同一公司但不同职级，复用公司信息，补充职级差异
- 建议每次分析前询问"是否有信息更新"，确保档案时效性

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## 阶段3：对家公司同岗位分析

读取 `references/search-queries.md`，对每家公司搜索以下信息：

### 3.1 搜索维度（每家至少3-5个查询）

- `{公司} {岗位} 业务线 团队 事业部 2025`
- `{公司} {岗位} 薪资 职级 2025`
- `{公司} {岗位} 裁员 业务调整 2024 2025`
- `{公司} {岗位} 工作强度 加班`
- `{公司} {业务线} 前景 发展`

### 3.2 分析维度

每家公司输出以下内容：

| 维度 | 内容 |
|------|------|
| 业务线归属 | 该岗位在哪个事业部/业务线 |
| 主要base地 | 团队集中分布在哪些城市 |
| 薪资水平 | 同职级薪资范围（Base×薪数） |
| 人员存量 | 该岗位在招数量/团队规模 |
| 风险点 | 业务落后、裁撤风险、背书弱、赛道差等 |

### 3.3 风险点分类标签

- **业务落后**：该业务线技术栈老旧、创新不足
- **裁撤风险**：业务线近期有裁员、收缩、出售
- **背书弱**：公司品牌知名度下降，跳槽认可度低
- **赛道差**：所在行业/赛道增长乏力
- **强度过高**：工作强度极大， burnout 风险高
- **晋升窄**：职级天花板低，晋升通道阻塞

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## 阶段4：市场存量与招聘难度确认

### 4.1 人才供需

- 该岗位的整体人才池规模
- 活跃求职者比例
- 主要城市的人才分布

### 4.2 招聘竞争分析

- 各对标公司当前在招岗位数
- 竞争热度分级（极高/高/中/低）

### 4.3 薪资分位定位

- 本公司薪资在对标公司中的分位值（P25/P50/P75）
- 最大优势和最大短板

### 4.4 招聘难度评分模型

| 维度 | 权重 | 评分(1-5) |
|------|------|-----------|
| 人才供给充足度 | 20% | _ |
| 薪资竞争力 | 20% | _ |
| 行业匹配度要求 | 15% | _ |
| 地域竞争强度 | 10% | _ |
| 时间压力 | 10% | _ |
| 公司吸引力 | 10% | _ |
| HC性质 | 10% | _ |
| 长期激励 | 5% | _ |

综合评分2.5以下为"较难"，2.5-3.5为"中等"，3.5以上为"较易"。

### 4.5 预估招聘周期

基于评分给出预估到岗时间范围（乐观/保守）。

### 4.6 预估转化漏斗

```
收到简历：XX-XX份
  → 初筛通过：X-X人（XX%）
    → 技术一面：X-X人
      → 技术二面：X-X人
        → HR面/Offer：X-X人
          → 接受入职：X人（XX%接受率）
```

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## 阶段5：难题预判与应对策略

### 5.1 常见难题清单

| # | 可能出现的问题 | 触发概率 | 应对方案 |
|---|--------------|----------|----------|
| 1 | 候选人拿大厂更高offer放弃 | 40% | 加速流程+突出差异化卖点+考虑签字费 |
| 2 | 候选人觉得年包比现公司低 | 35% | 总收益计算法（Base+股票+公寓+福利）+时薪对比 |
| 3 | 异地候选人不愿relocate | 30% | 强化公寓+搬迁补贴+生活成本对比 |
| 4 | 3周仍无合适人选 | 20% | 放宽背景要求/调整职级范围/扩大渠道 |
| 5 | 业务部门对候选人期望过高 | 15% | 提前对齐V5定位+明确必选项vs加分项 |

### 5.2 输出内容

- 招聘渠道优先级建议
- 目标公司挖角优先级
- 谈薪话术框架
- 面试流程加速建议
- 给业务部门的预期管理话术

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## 数据可靠性原则

1. 薪资数据优先采用脉脉、Boss直聘、猎聘等平台公开数据
2. 公司动态优先采用36氪、晚点LatePost、虎嗅等科技媒体报道
3. 员工反馈参考脉脉、知乎、牛客、小红书等社交平台（注意甄别）
4. 行业数据参考艾瑞咨询、易观分析等研究机构
5. 多个来源交叉验证，单一来源标注"待验证"

## 搜索执行策略

- 每个维度至少执行2-3次搜索，使用不同关键词组合
- 优先搜索近1年内的信息，避免过时数据
- 使用 `browser_visit` 打开关键页面获取详细内容
- 当搜索到具体数值时，记录并标注来源