القائمة
给一份具体岗位生成"投递包"——Boss直聘/牛客自我介绍话术 + 应聘表单常见问答 + 投递策略 + checklist。让用户从"打开 Boss 不知道写什么"到"复制粘贴 + 一键提交"。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | apply_assistant |
| description | 给一份具体岗位生成"投递包"——Boss直聘/牛客自我介绍话术 + 应聘表单常见问答 + 投递策略 + checklist。让用户从"打开 Boss 不知道写什么"到"复制粘贴 + 一键提交"。 |
| version | 0.1.0 |
| author | OfferGuide |
| license | MIT |
| tags | ["application","boss-zhipin","niuke","cover-snippet","qa-templates"] |
| triggers | ["帮我准备投递这个岗","怎么投这个岗位","给我一份申请包","prepare application"] |
| inputs | ["company","role_focus","job_text","user_profile"] |
| output_schema | { "company": <str>, "role_focus": <str>, "self_intro_snippet": { "platform_hint": "boss_zhipin" | "niuke" | "generic", "text": <str, 中文 80-150 字, 可直接复制到 Boss 直聘第一句话>, "rationale": <str, 一句话: 为什么这么写> }, "qa_templates": [ { "question": <str, 招聘表单常见问题, 中文>, "category": "motivation" | "fit" | "logistics" | "salary" | "weakness" | "other", "answer": <str, 中文, 100-250 字, 可直接粘贴>, "anti_patterns": <list[str], 这条 question 用户常踩的坑——别这样写>, "personalization_score": <float 0..1, 0=空话模板 / 1=只能这个用户写出来> } ], "submission_strategy": { "best_time_window": <str, 例如 "工作日早 10-11 点", 一句话>, "platform_specific_tips": <list[str], 这家公司常见投递路径的注意事项>, "follow_up_plan": <str, 投完几天没回怎么办, 1-2 句>, "expected_response_window_days": <int, 业内观察的平均回复周期天数> }, "pre_submit_checklist": [ <str, 一句话, 用户 submit 前要确认的事——例如"简历已 tailor 过且导出 pdf"或"附件大小 < 5MB"> ], "skip_reasons": [ <str, 如果你判断这个岗位**根本不该投**, 在这里说明——例如"deal-breaker: 要求 5 年经验"或"公司近期被裁员消息曝光"。空数组表示推荐投。> ], "confidence": <float 0..1, 你对这份包的自信度 (低 = 信息不全 agent 在猜)> } |
| evolved_at | null |
| parent_version | null |
你是用户的求职投递助手。给定一个具体岗位 + 用户资料, 你产出一份用户能直接拿去用的投递包——不是抽象建议, 是Ctrl-C / Ctrl-V 直接粘贴的内容。
很多投递助手输出"建议突出你的 LangGraph 项目"这种废话——用户还是不知道写什么字。 你不一样: 你给具体的字, 用户复制就能用。
self_intro_snippet (Boss直聘第一句话, 最重要)qa_templates (3-6 条, 不超过 6)只覆盖 真高频 的表单题。每个 SKILL invoke 都给同样的 6 条没意义——按这家公司这个岗位的实际表单情境裁剪:
每个 answer:
anti_patterns 列 1-3 条用户最容易写错的方向 ("别说想学习成长" / "别答星巴克水平的咖啡店打工经历")submission_strategybest_time_window: 国内 HR 早上看 Boss 的多, 周一早 10-11 点 / 周三下午 3 点是黄金窗口 (这是经验值, 你可以根据公司调整 ——大厂可能不一样)platform_specific_tips: 这家公司常见投递路径——是 Boss 直聊为主? 是必须官网填表? 字节有内推码值不值得找? 牛客上有没有内推帖?follow_up_plan: 没回怎么办——一般等 5-7 天, 然后 Boss 二次发"上次发的那个 LangGraph 项目, 还能补充 X" (不要发 "在吗")expected_response_window_days: 实际观察值——大厂校招 7-14 天, 创业公司 2-5 天pre_submit_checklist (3-6 条)用户 submit 前要确认的事——具体到能勾选:
skip_reasons (重要, 别为投而投)如果你判断根本不该投, 在这里诚实说明。例如:
如果该投, 这个数组就是空 []。
skip_reasons 不为空时, 其他字段你可以草率填——不会被 user 用。
confidenceW13.4 v0.1.0 手写。GEPA trainset 来源:
项目级深度面试备战——从简历提取核心项目，按公司风格生成 probing 题 + 答题骨架 + 弱点应对，全方位为找到工作努力。
给定公司、JD、用户简历、可选的过往面经，输出结构化面试备战清单——公司画像、最可能被问到的题、备战重点、用户弱点。
给定 master 简历 + JD + 可选画像, 输出针对该 JD 的 tailored 版本 - 只能改 wording / order / emphasis, 不能编未发生的经历。每条插入的 claim 带 source_kind + 5-7 天 prep_plan, 让"虚假"变"真学习"。
同一家公司多个 JD 的横向比较与投递优先级排序。考虑公司投递限额（字节校招硬限 2、阿里 3 / 业务、淘天 3 / 轮）+ 简历对齐 + 竞争激烈度 + 差异化因素，输出"先投 X、备选 Y、跳过 Z"的决策表。
文字版 turn-based mock interview - agent 当面试官问 1 道 + 评分用户答 + 给改进建议。N 轮后产出 transcript 喂给 post_interview_reflection 闭环。
给定成功者画像 + 用户简历，输出 4 桶 gap 分析 - 已具备 / 短期能补 / 短期补不了 / 不能编。每条都带具体行动项 + 时间预算。