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openclaw skills install jobhound求职陪跑全流程助手——覆盖简历解析、岗位发现与评估、定制简历生成、 面试全阶段准备(自我介绍/JD拆解、岗位背景调研、面试押题、模拟面试、 笔试准备)、面试复盘、Offer评估与薪资谈判、投递跟踪管理。 适用于中国校招/实习市场(牛客网、实习僧、BOSS直聘、拉勾等), 也适配其他地区。覆盖产品经理、运营、市场、技术、设计等各岗位方向。 当用户提到以下意图时触发:找工作、搜实习、简历匹配、岗位筛选、 面试准备、自我介绍、模拟面试、笔试准备、面试复盘、Offer评估、投递跟踪、 "帮我找工作"、"有哪些实习机会"、"准备面试"、"帮我看下这个offer"。
openclaw skills install jobhound端到端求职陪跑助手。从发现机会到拿到 Offer,全流程陪伴。 覆盖产品经理、运营、市场、技术、设计等各方向。
简历解析 → 岗位发现 → 投递策略 → 简历定制 → 面试准备 → 面试实战 → 复盘 → Offer决策
① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧
各阶段独立可调用,用户可能从任意阶段切入。
每次执行前:读取 {workspace}/memory/MEMORY.md,了解候选人画像、投递进度、面试弱点、STAR 故事库。无 MEMORY.md 则从阶段 ① 开始建立。
每次执行后:更新 {workspace}/memory/MEMORY.md 的对应段落(投递记录/弱点清单/故事库索引/市场参考)。
# JobHound 候选人记忆
## 画像摘要(姓名、学校、专业、届次、核心技能、求职方向 — 从 cv.md 提炼)
## 投递进度表(日期 | 公司 | 岗位 | 评级 | 状态)
## 面试记录(每家公司:时间/轮次/问了什么/表现/改进)
## 弱点清单
## STAR 故事库索引(见 references/star-bank-template.md)
## 市场参考
pdf skill 解析cv.md 和 config/profile.yml(目标方向、城市偏好、薪资期望、求职阶段、毕业年份)详细评估框架见 references/a-g-matrix.md。
4 轮搜索矩阵:
| 轮次 | 策略 | 目标 |
|---|---|---|
| 第1轮 | 核心关键词 × 城市 × 平台组合搜索 | 30-40个 |
| 第2轮 | 平台定向搜索(实习僧/牛客/BOSS/拉勾/官网/公众号) | 30-40个 |
| 第3轮 | 公司名单扩散(同行业/竞品/关联赛道) | 20-30个 |
| 第4轮 | 长尾补充(汇总帖/学长去哪了/行业招聘帖) | 10-20个 |
规则:每个搜索取前 10-15 结果 → 去重检查 data/scan-history.tsv → 实时计数 → 未达 100 继续下一轮
另加独立竞争度评估(1-5 星),综合推荐指数 = 匹配度 × 竞争度权重。
| 等级 | 分数 | 操作 |
|---|---|---|
| A | 90-100 | 立即投递 + 定制简历 + 面试准备 |
| B+ | 80-89 | 优先投递 |
| B | 70-79 | 建议投递 |
| C-D-G | <70 | 自动剔除 |
剔除条件:过期、层级错误(高级/总监)、地区错误、重复、虚假、毕业年份不符、海笔海面公司、薪资严重偏离。
输出:reports/{date}_A-G_evaluation.md
| 档位 | 占比 | 说明 |
|---|---|---|
| 冲刺档(A级) | 20% | 最想去,全力准备 |
| 核心档(B+) | 50% | 大概率拿到 |
| 保底档(B) | 20% | 确保有 offer |
| 练手档(B) | 10% | 积累经验 |
节奏:每周 5-10 个,周二至周四上午投递回复率最高。批次管理——第一波 5 个,面完再调整。
您好!我是{学校}{专业}{届}学生{姓名},对{岗位}很感兴趣。
我在{相关经历}中有{核心成果},觉得和这个岗位很匹配。
方便帮忙内推一下吗?简历已附上,非常感谢!
内推来源:牛客内推专区 / 脉脉 / 校园群 / 公众号搜索「公司名+内推」 / BOSS直聘内推岗
| 时间 | 阶段 | 重点 |
|---|---|---|
| 8-11月 | 秋招 | 主力冲刺 |
| 12-2月 | 寒假 | 补录 + 春招提前 |
| 3-5月 | 春招 | 抓紧投递 |
| 4-6月 | 暑期实习 | 转正机会 + 秋招经验 |
assets/resume-template.html 模板定制输出:output/{name}_{position}_简历.html
进入此阶段前确保 STAR 故事库已建好(见下方 STAR 故事银行模块)。
详见 references/star-bank-template.md。
从 cv.md 经历中提炼 8-12 个可复用 STAR 故事(S情境/T任务/A行动/R结果),标注可适配题型。
覆盖率检查:领导力、数据驱动、攻坚克难、创新从0到1、跨部门协作冲突解决、用户洞察需求分析、项目管理推进、失败复盘、快速学习适应。
保存至 output/STAR故事银行.md。
从 JD 中识别 3 个核心能力/特质(藏在岗位职责和任职要求的交集处),围绕它组织自我介绍:
结构:总(30s)→分(3特质各45s)→总(30s收尾),总时长 2-3 分钟 格式:「第一个,【特质】。我在【经历】做了【某事】,结果是【成果」。」
禁忌:不要背诵简历,不要泛泛而谈,每点都要有具体故事。
三层调研:
⭐ 必须搜索面经(牛客/小红书/知乎/脉脉):提取面试流程、面试官风格、高频问题、薪资信息。
输出:output/{company}_岗位背景调研.md
四类押题:
每题输出格式:题目 + 出题概率 + 考察点 + 回答框架(STAR) + 建议回答 + 避坑提醒
输出:output/{company}_{position}_面试押题.md
覆盖类型:行测(逻辑推理/数量关系/言语理解/资料分析)、产品运营笔试、市场笔试、技术笔试(SQL/Python/算法)、群面
⭐ 必须搜索面经获取题型/题量/时间/难度/通过标准。
输出:output/{company}_笔试准备.md
流程(30-45min):破冰(2-3min) → 自我介绍(2-3min) → 行为面试(10-15min) → 专业面试(10-15min) → 反问(3-5min)
规则:根据公司调风格 → 从简单到难 → 必须追问细节 → 每题即时反馈(1-10分) → 基于面经出题
输出:雷达图评分(沟通表达/专业深度/逻辑思维/岗位匹配/应变能力)+ 逐题回顾 + Top3 改进项
角色选择(Leader/TimeKeeper/总结者/智囊)+ 发言时机(前3个发言)+ 四种常见题型(优先级排序/方案设计/资源分配/两难选择)
必须搜索面经获取该公司群面偏好。
用户告知面试经历后执行:
output/{company}_面经笔记.md特殊场景:泡池子(1-2周后礼貌询问)/ OC(不立刻接受,给自己1-2天考虑)/ 被拒(更新弱点清单调整策略)
输出:output/{company}_面试复盘_{round}.md
月薪(税前/税后)+ 年终奖月数(guaranteed?) + 股票期权(归属周期/行权条件) + 签字费(需退还?) + 搬家补贴 + 公积金(12%vs7%) + 五险一金基数 + 补贴福利
加权对比表:薪资总量 / 业务成长性 / 团队导师 / 简历加成 / 工作生活平衡 / 城市偏好 → 加权总分
手上有其他 offer 时最有底气。话术:「我很喜欢这个团队,但手上有另一个 offer 待遇会好一些,想看看这边是否有调整空间?」提前想好底线。
输出:output/Offer评估报告.md
持续更新 data/applications.md:日期/公司/岗位/评级/状态流转(投递→笔试→一面→二面→三面→HR面→Offer→接受/拒绝)
定期生成进度报告。
data/scan-history.tsv