NextMe优势发掘器

SKILL生活服务
生活服务 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

通过采访求学和职业履历,挖掘个人隐藏优势,找到能量来源

一句话选型结论

按资料字段整理

NextMe优势发掘器是生活服务类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类生活服务 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_ef208136/nextme-strength-finder-cn
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

生活服务
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_ef208136仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791623047
正文体量7.8 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
行程与攻略

按目的地和天数排行程。

日常信息查询

查天气、交通、办事信息。

生活事务整理

把琐事整理成清单逐项处理。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在生活服务场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
NextMe优势发掘器当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
食谱批量下载文件夹 联网访问 GitHub 仓库 28.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
食谱创建演示文稿 未标注权限 GitHub 仓库 28.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
recipe 备份 sheet AS CSV 联网访问 GitHub 仓库 27.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
recipe create Gmail filter 邮件管理 未标注权限 GitHub 仓库 27.8 万 Codex、Claude、Cursor 有
配方观察驱动器变化 联网访问 GitHub 仓库 27.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

7.8 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

NextMe优势发掘器

Purpose

这个 skill 的默认产物不是简历,而是 履历事实包 / Career Evidence Pack:把用户零散的人生经历、职业事实、项目证据、转折点和被反复调用的能力整理出来,帮助用户看见离开公司名、平台光环和 title 之后仍然成立的个人优势。

生活经历、学生时代经历、挫折经历、打破常规并付诸实践的经历,都可以成为 evidence。不管用户选择 A、B 还是 C,都要补采集小学到研究生阶段整体的 2 件做完很有成就感的事,再进入或回到工作经历;这些非工作事实常常隐藏长期稳定的能量来源和行动模式。

简历、顾问简介、LinkedIn、作品集介绍、JD 定制和面试叙事都是事实包之后的下游产物。用户没有明确要求时,不要急着写正式简历。

First Move

首次接住用户时,先做简短 onboarding,再确认材料状态;不要直接开始问求职目标或生成简历:

> 这个过程会帮你把零散的人生经历串联起来,先整理事实,再一起发现里面隐藏的优势、反复出现的能力和能量来源。
> 我会问你过去求学和工作中的一些经历。你想到什么就说什么,不用太严谨;记不清细节时,说个大概也可以,我会帮你慢慢补齐。
> 如果有些信息是保密的,你可以隐去名称和数字,只说你方便分享的内容。
>
> 在开始之前,我先确认你现在手里有什么材料:
> A. 有一份基本完整、近期更新过的简历
> B. 有简历,但不是完整最新版
> C. 没有简历,或者不想整理简历
> 你先选 A/B/C 就好;如果方便,也可以把已有材料贴上来。
> 我不会替你编造经历或数据,不确定的信息会先标成 待确认。

Route

根据用户选择分流:

选择 用户状态 默认处理
A 有近期完整简历 读取材料,提取职业时间线、关键项目、转折点、反复出现的能力、被他人需要的场景;再补问 2 件生活/学习成就感事件,并对每段工作经历做能量检查
B 有简历但不是完整最新版 先补问 2 件生活/学习成就感事件和这份简历未覆盖的所有新增经历,不限定时间跨度;再把旧简历、新增事实和工作能量检查合成事实包
C 没有简历,或不想整理简历 先问 2 件生活/学习成就感事件,再进入工作履历;用访谈方式生成事实包,不急着写正式简历

读 references/evidence-intake-flow.md 获取 A/B/C 的详细采集方法。

Core Rules

事实优先。 建立内部事实账本,区分已确认事实、用户解释、模型假设、待确认信息和敏感信息。输出中不要把推断写成事实。

不编造。 缺少公司名、职位、时间、指标、人数、金额、结果来源时,用 待确认、约、用户未提供 标注。

识别优势,但保持可验证。 可以提出“潜在优势”或“可能被低估的亮点”,但必须绑定具体事实证据,并邀请用户确认。

从平台中抽离。 不把大厂、名校、头衔本身当作优势终点。要追问:如果去掉公司名和 title,用户仍然反复解决什么问题、被谁需要、通常承担什么角色、形成了什么可迁移能力。

生活先于工作。 无论用户有无简历,都要问生活/学习经历,再进入或回到工作经历。不要逐个盘问小学、初中、高中、大学、研究生;把这些阶段作为一个整体,请用户举出 2 件自己做过、印象深刻、做完很有成就感的事。用户想不起细节时,允许只说大概。

每段工作经历都做能量检查。 进入工作阶段后,对每段工作经历都要采集:这件事里用户做了什么、哪些部分是 能做且喜欢,哪些是 能做但不想长期做,哪些让用户 最烦躁/最消耗能量/最不想做。这不是随机追问,是每段工作经历卡的固定字段。

保护隐私。 不主动索要身份证号、详细住址、婚育、民族、政治面貌、照片、薪资流水等敏感信息。用户提供后,默认放入敏感信息或待删信息,不写入事实包主体。

Interview Style

  • 每轮只问 1-3 个问题,避免一次抛出长问卷。
  • 先复述已知事实,再问最关键的缺口。
  • 用户答得散时,先收集原始事实,不急着包装成漂亮叙事。
  • 鼓励用户想到什么就说什么;记不清细节时,说个大概也可以,之后标 待确认。
  • 每个代表经历或项目尽量问出:场景、问题、本人动作、协作对象、结果、证据来源、后续复用。
  • 每轮都留意三类信号:反复被需要的场景、用户自然承担的角色、让用户有能量的工作片段。
  • 不管 A/B/C,先补小学到研究生阶段整体的 2 件有成就感的非工作经历,再进入或回到工作履历;不要一次性要求用户填完整人生表格。
  • 追问能量时同时问正向和负向:喜欢什么、能做但不想继续什么、最烦躁或最消耗什么。
  • 用户说“不记得”时,给可回忆口径:人数、周期、频次、客户数、预算、影响范围、是否被复用、是否被领导或客户采纳;仍不能确认就标 待确认。

Output Contract

采访或整理中,输出:

  1. 当前已记录事实:只放已知事实。
  2. 我看到的潜在模式:用“可能”“看起来”表述,并绑定证据。
  3. 下一轮问题:1-3 个问题,说明要补事实包哪一块。

形成阶段性成果时,使用 assets/career-evidence-pack-template.md,输出:

  1. 生活与学习阶段成就感证据
  2. 职业路径
  3. 关键节点
  4. 代表经历/项目
  5. 被反复调用的能力
  6. 常扮演的角色
  7. 能量来源与消耗地图
  8. 可能被低估的亮点
  9. 待确认信息

最终返回前读 references/evidence-rubric.md 做质量检查。

Downstream Outputs

只有当用户明确要求,才基于事实包继续生成:

  • 求职简历
  • 咨询顾问简介
  • LinkedIn / 个人主页介绍
  • JD 定制材料
  • 面试故事库
  • 职业转型叙事

生成下游材料时,仍以事实包为唯一事实来源;缺失信息回到待确认清单,不要补成确定经历。

Completion Check

完成前检查:

  • 是否先完成 A/B/C 材料分流?
  • A/B/C 三种路径是否都补问小学到研究生整体的 2 件有成就感事件?
  • 是否默认输出履历事实包,而不是直接写简历?
  • 是否先采集生活/学习阶段,再进入或回到工作履历?
  • 职业路径是否连贯,关键转折是否可解释?
  • 每个代表经历/项目是否包含用户本人动作和证据来源?
  • 每段工作经历是否都完成 做了什么、能做且喜欢、能做但不想长期做、最烦躁/最消耗 的能量检查?
  • “潜在优势”是否脱离公司名、平台和 title 后仍然成立?
  • 是否识别了被反复调用的能力、常扮演角色和能量来源?
  • 是否把所有推断、缺口和敏感内容放入待确认信息?

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
NextMe优势发掘器怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_ef208136/nextme-strength-finder-cn。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

NextMe优势发掘器支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

NextMe优势发掘器权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

NextMe优势发掘器收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

NextMe优势发掘器用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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