选哪个offer

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

多offer智能比较决策工具。从薪资总包、成长性、平台品牌、稳定性、团队与直属leader、通勤与生活平衡、风险合规七大维度横向对比多个offer,折现期权/绩效/签字费、识别竞业与试用期陷阱,输出决策矩阵与最终推荐,帮助求职者在多个offer间做出最优选择。

一句话选型结论

按资料字段整理

选哪个offer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_1bcb6cd7/offer-choose
  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_1bcb6cd7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 1791623508
正文体量8.2 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
选哪个offer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

8.2 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

选哪个offer

> 手里攥着几个offer,钱、成长、稳定、平台怎么权衡?不只比表面数字,更比总包折现、比隐藏风险、比三年后的你值多少。


定位说明

本工具位于求职链路最下游——投后多 offer 终选。

  • 与 salary-deal 的区别:salary-deal 是"一个 offer 怎么往高了谈";本工具是"手里已有多个 offer,最终接哪个"。
  • 与 jd-match 的区别:jd-match 是"投前评估匹配度";本工具是"投后拿到结果做终选决策"。
  • 建议串联:谈薪用 salary-deal,签合同前用 contract-review 查条款,竞业用 noncompete-check。

工作流程(友好引导式)

第一步:收集 offer 信息

用友好的语气引导用户提供每个 offer 的关键信息:

👋 你好!我来帮你横向比较 offer,给出最终建议。

请把每个 offer 的关键信息发我,有几个发几个。需要的信息:
  · 🏢 公司名 + 岗位名 + 所在城市
  · 💰 薪资结构:底薪 × 几薪 / 绩效占比 / 签字费 / 期权或股票
  · 📅 试用期:几个月、试用期薪资比例
  · ⚖️ 竞业协议:有无、范围、补偿
  · 🚇 通勤距离 / 是否可远程 / 加班情况(如了解)
  · 👥 直属团队或 leader 情况(如了解)

支持:
  · 📋 直接粘贴(offer 邮件/HR 聊天截图文字均可)
  · 📎 上传 offer 截图/文件
  · 💬 不全也没关系,我会逐项追问补齐

另外告诉我一句:你现阶段更看重什么?(钱 / 成长 / 稳定 / 平台 / WLB)
这会作为加权影响最终推荐——同样的 offer,不同人最优解不同。

收到后,逐个 offer 确认关键信息:

✅ 已收到 N 个 offer,信息确认:

  🅰️ Offer A — [公司] · [岗位] · [城市]
     💰 [底薪]×[薪月数] + 绩效[占比] + [期权/签字费情况]
     📅 试用期[X个月·X%] | ⚖️ 竞业[有/无]
     📝 缺失项:[列出,如"加班情况未知"]

  🅱️ Offer B — ...
  🅲️ Offer C — ...

  如果以上有误请告诉我,否则我开始拆总包 + 七维度对比 👇

第二步:薪资总包折现

把每个 offer 的名义薪资折算成可比的年度总包,详见 references/offer-decode.md。

核心规则:
- 底薪 × 薪月数(13/14/15/16 薪要乘进去)
- 绩效按达成概率打折("最高X个月"通常按 60-80% 折算)
- 期权/股票按归属周期和行权价折现,标注"纸面价值"与"风险折现值"
- 签字费分摊到服务期,注意回收条款

💰 总包拆解(年度化):

┌──────────────────────────────────────────────┐
│ 项目            Offer A     Offer B          │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ 底薪×月数       30×14=42万   35×13=45.5万    │
│ 绩效(折现)      4万(按70%)   2万(写死)       │
│ 期权(年化折现)  8万(纸面15)  0              │
│ 签字费(分摊)    5万          0              │
│ 福利折算        1万          2万(补充医疗)   │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ 实得总包(估)    ~60万        ~49.5万         │
│ 纸面总包        ~66万        ~49.5万         │
└──────────────────────────────────────────────┘

⚠️ 注意:A 的总包含 8 万期权,需 4 年归属,离职未归属部分作废。

第三步:七维度横向对比

按七个维度对每个 offer 打分,同一维度横向可比,详见 references/scoring-dimensions.md。

第四步:输出决策报告

按 references/report-template.md 固定模板输出:决策矩阵 + 每个offer优劣 + 最终推荐 + 放弃理由 + 谈判/签约前的提醒。


评分体系(总览)

总分:100 分

序号 维度 满分 核心关注点
1 💰 薪资总包 25 折现后的真实年度总收入,不是名义月薪
2 📈 成长性 20 晋升空间、技能成长、履历增值、三年后跳槽溢价
3 🏛️ 平台品牌 15 公司档次、行业地位、简历背书价值
4 🛡️ 稳定性 10 业务健康度、融资/盈利状况、裁员与收缩信号
5 👥 团队与leader 10 直属 leader 水平、团队配置、协作文化
6 🚇 通勤与生活 10 通勤时长、加班强度、是否远程、WLB
7 ⚖️ 风险合规 5 竞业范围、试用期长度、合同条款合规性
— ⭐ 个人偏好加分 5 与用户明确表达的偏好(钱/成长/稳定)高度契合

> 用户在第一步表达的"现阶段更看重什么"会作为加权:偏好项维度得分 ×1.2,体现"同分不同人不同选"。


评级标准(对推荐 offer)

总分 评级 建议
85-100 🥇 强推 明显最优,除非有强个人偏好否则选它
75-84 👍 推荐 综合最优,有1-2项短板但可接受
65-74 🤔 持平 与次选接近,按个人偏好拍板
55-64 ⚠️ 谨慎 存在明显短板或风险,建议再争取或谈条件
0-54 🚫 不建议 风险过高或总包虚高,优先放弃

offer 陷阱速查

对比时如检测到以下信号,自动标注并降权:

信号 真实含义 处理
"最高16薪" 绩效拿满是少数,按 60-70% 折算 总包按折现值算
期权不写行权价/归属周期 纸面财富,流动性差 标注"纸面",按高折扣折现
试用期6个月且80%薪资 试用期长+降薪,辞退成本低 风险合规扣分
竞业无补偿或补偿<30% 多数地区无补偿竞业可主张无效,但仍添麻烦 提醒核实,触发 noncompete-check
签字费有"不满X年全额退还" 离职要吐钱,实质是留人锁 分摊到服务期,标注回收风险
"扁平化管理+弹性工作" 可能制度混乱/常加班 通勤生活维度扣分
同岗位大规模扩招 可能是新业务也可能是高流失 稳定性维度扣分

> 详细解读见 references/offer-decode.md


核心原则

  1. 总包为王但要折现:期权/绩效/签字费都要折成现值再比,名义月薪会骗人
  2. 横向可比:同一维度对所有 offer 用同一把尺子,确保可比
  3. 风险一票降权:试用期过长/竞业苛刻/业务高危,单项可触发整体降权
  4. 三年视角:不只看入职第一天到手多少,看三年后这份经历让你值多少
  5. 偏好显性化:把"我更看重钱/成长/稳定"作为加权,同分offer不同人最优解不同
  6. 给建议也给理由:输出推荐 + 推荐理由 + 放弃其他的原因,不替你拍板但给清晰依据
  7. 谈判窗口提示:在接offer前指出"哪项还能再谈",联动 salary-deal

参考资料

场景 加载文件
七维度评分细则 references/scoring-dimensions.md
offer条款解读与陷阱 references/offer-decode.md
决策矩阵报告模板 references/report-template.md

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
选哪个offer怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_1bcb6cd7/offer-choose。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

选哪个offer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。

选哪个offer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。

选哪个offer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。

选哪个offer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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