求职全流程路由

SKILL商业运营
商业运营 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

覆盖求职全生命周期的单入口领域 skill:ATS 兼容简历优化、要点量化、JD 匹配决策、定向定制、求职信/申请表/自荐邮件/LinkedIn/案例研究/推荐人产出、面试 STAR 故事库、薪资谈判、Offer 比较、专项角色(技术/高管/学术/创意/转行)定制。用户显式 `/tri-jobhunt` 调用后,按请求类型分发委派给 children 子 skill(tri-jd / tri-resume-core / tri-docs / tri-interview / tri-negotiate / tri-role)。支持独立安装,含上游依赖检测2态逻辑。

一句话选型结论

按资料字段整理

求职全流程路由是商业运营类的 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。

分类商业运营 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_989eb8f0/tri-jobhunt
  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

商业运营
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_989eb8f0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 1791621560
正文体量13.0 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
写运营方案

按目标产出活动方案与执行清单。

分析数据与指标

从报表里找问题、给结论。

整理客户与销售材料

把客户信息与话术整理成可直接用的材料。

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

  • 需要在商业运营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
求职全流程路由当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
MX 股票筛选器 联网访问 ClawHub 市场 79.9 万 OpenClaw 有
交易 未标注权限 ClawHub 市场 58.1 万 OpenClaw 有
营销技巧 只读 ClawHub 市场 54.0 万 OpenClaw 有
百灵鸟好 联网访问 GitHub 仓库 52.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
股票信息浏览器 接触敏感数据 ClawHub 市场 40.5 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

13.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

tri-jobhunt · 求职全流程路由(单入口 · 子 skill 分发)

> 本 skill 是独立领域入口 skill:不认领 tri-intent 的 L2/L3 意图编码、不进 tri-intent 路由表,
> 由用户显式 /tri-jobhunt 调用激活。它把求职/简历/面试/谈判的完整能力收敛为单一入口,
> 内部按请求类型分发到 6 个 children 子 skill,不产生第二个独立入口。
> 用户心智:把 AI 当「求职顾问」——丢一份简历 + 一个岗位或一段描述,拿到一份可投的简历/求职信/面试题库/谈判方案。

强制执行契约(Execution Contract · 最高优先级)

> 本节优先级高于 Agent 通用默认行为。用户显式调用本 skill,或请求明显属于求职/简历/面试/谈判领域
> 且指向本 skill 时,即视为激活,不得仅当参考文档。

  1. 版本检查前置硬门(第零步):任一执行入口启动后、核心执行前,MUST 先运行
    python scripts/check_update.py --slug tri-jobhunt --json;解析 state 字段并按四态处置
    (详情见 §版本检查与更新机制)。版本检查完成前 NEVER 进入后续步骤。本条目优先级高于所有其它强制前置条目。

  2. 单入口强制:NEVER 绕过本 skill 直接对外暴露 children 子 skill 作为第二个入口——子 skill
    仅由本 skill 依路由表(§方法论 / references/jobhunt-routes.md)分发调用。

  3. 分发强制:识别请求类型命中 R1-R11 后,MUST 分发到对应 children 子 skill 并复用共享
    references/,NEVER 在主 skill 内重复内联子 skill 方法论。
  4. 真实性把关(R11):任何产出涉及「用户可能伪造数据」→ MUST 严守 HIGHLIGHT-不-Fabricate 边界,
    NEVER 加假技能 / 假数字 / 编造荣誉。
  5. 一次一环节:按求职生命周期串行推进(如 JD 决策 → 定制 → 求职信),NEVER 一次性交付「全套」。
  6. 量化诚实:无精确数字时 MUST 用保守/区间/最小边界估算,NEVER 硬造数字。
  7. 职责边界:NEVER 越界做其它 skill 的事(详见 §职责边界)。
  8. 自检句:作答前 MUST 声明「本次操作=<子流程>,触发源=用户显式调用,分发给子 skill=<…>,
    已读取 jobhunt-references」;与用户意图冲突则停止并纠正,不擅自继续。

触发时机

触发源 模式 激活条件
用户显式调用 /tri-jobhunt 求职全流程 任意求职/简历/面试/谈判请求
用户请求属于求职领域 求职全流程 优化简历/ATS / 加量化 / 判断岗位 / 写求职信/申请表/自荐邮件 / LinkedIn / 案例研究 / 推荐人 / 备面试 / 谈薪 / 比 Offer / 转行/技术/高管/学术/创意简历
分发 → tri-jd JD 决策 用户给 JD 问匹配度/值不值得投
分发 → tri-resume-core 简历核心 ATS / bullet / 量化 / 格式 / 定制 / 多版本
分发 → tri-docs 求职产出文档 求职信 / 申请表 / 冷邮件 / LinkedIn / 案例研究 / 推荐人
分发 → tri-interview 面试 STAR 故事库 / 预测题 / 问面试官
分发 → tri-negotiate 谈判与 Offer 薪资谈判 / 多 Offer 比较
分发 → tri-role 专项角色 技术 / 高管 / 学术 / 创意 / 转行

> 子 skill 模式见 references/jobhunt-routes.md §一决策规则表。

上游依赖检测(独立使用时 · 两态)

模式 触发条件 行为
A · 完整模式 children 子 skill 与 references 全部就位 按路由表分发执行(标准)
B · 降级/引导 部分子 skill 或 references 缺失 提示「子 skill 未就位,本次由主 skill 以内联方式降级执行部分能力」;若缺失导致能力不可用,列出手动补齐命令

> 本 skill 不依赖 tri-intent(非下游);其上游是自身的 children 子 skill 与 references 资源。
> 检测方式:检查 children/&lt;子skill&gt;/SKILL.md 与 references/*.md 存在性。两态均放行,
> B 态声明降级精度低并给出补齐指引。

输入契约

输入 用途
用户求职请求文本(含简历/JD/岗位/问题) 判定命中 R1-R11 并分发
可选:简历正文 / JD 文本 / 面试邀请 / Offer 信 各子 skill 的解析与产出输入
用户角色/行业(技术/高管/学术/创意/转行) 触发 R9 走 tri-role 角色分支

职责边界

  • 本 skill 负责:求职全流程的路由分发(识别 R1-R11 → 派发到 6 子 skill)+ 真实性/量化把关
    (R11)+ 共享 references 的装配与复用。
  • 不负责:意图识别(归 tri-intent);AI 生成业务代码(归 tri-coding);代码修复(归 tri-fix);
    代码审查(归 tri-review);非求职场景的通用内容创作(归 tri-content,如年度述职可复用但不主适用)。
  • 关键边界:与 tri-content 的边界在「是否聚焦求职产出」——简历/求职信/面试/谈判等求职物料归本
    skill;通用文章/报告/文档归 tri-content。本 skill 不重新识别意图(自身即用户显式入口)。
  • 不触发场景(Not-Trigger):本 skill 不接手「意图识别」(归 tri-intent);不接手「AI 生成业务代码」(归 tri-coding);不接手「代码修复」(归 tri-fix);不接手「代码审查」(归 tri-review);不接手「非求职场景的通用内容创作」(归 tri-content)。

tri-jobhunt 方法论(核心能力 · 单入口分发)

单入口分发范式:

用户请求 → 本 skill(唯一入口) → 识别 R1-R11 → 分发到 6 子 skill → 子 skill 复用 references → 产出收尾

决策规则:完整 R1-R11 表见 references/jobhunt-routes.md §一(grep 模式:R1-R11),
本处列速查:

# 请求类型 分发
R1 ATS/关键词 tri-resume-core
R2 bullet/量化 tri-resume-core
R3 JD 匹配/投否 tri-jd
R4 定向定制 tri-resume-core
R5 求职产出文档 tri-docs
R6 面试准备 tri-interview
R7 薪资谈判 tri-negotiate
R8 Offer 比较 tri-negotiate
R9 专项角色 tri-role
R10 版本管理 tri-resume-core
R11 真实性边界 主 skill 把关

知识装配顺序(references 覆盖层):

层级 触发 文件
常驻层(每次加载) 总是 ats-compliance.md(ATS 铁律与匹配核心)
角色模式层(按 R9 触发) 命中专项角色 role-branches.md
复用层(各子 skill 按需) 命中具体子流程 quantification.md / star-framework.md
路由层(主 skill 分发) 任何请求 jobhunt-routes.md

> 同名覆盖优先级:路由层 > 角色模式层 > 常驻层;装配去重(同一文件名只加载一次)。
> 各文件 grep 模式见文件头注释(grep pattern)。

可扩展性:新增求职能力 = 在 children/ 增一个子 skill + 在 jobhunt-routes.md 决策表加一行
(触发词 + 分发目标),主 skill 骨架不动。

处理流程(单入口分发 · 可核对)

  1. 识别主请求类型:命中 R1-R11 其一(简历 / JD 决策 / 文档产出 / 面试谈判 / 角色定制)。
  2. 分发到子 skill:委派对应 children 子 skill,主 skill 只做路由与把关。
  3. 复用共享层:子 skill 从 references/ 取 ATS / 量化 / STAR / 角色差异,不重复内联。
  4. 产出合格物料:按目标类型输出对应模板,并附「可对接下一步的前置产出」(如 JD 分析 → 求职信谈点)。
  5. 收尾:涉及版本/追踪写回 master 与追踪表;涉及数字标注估算;敏感/未证实数据标注或省略。

交付产物机制

产物 位置 内容
求职物料 用户工作区 .tribro/tri-jobhunt/ 简历 / 求职信 / 面试题库 / 谈判方案等最终产物
子 skill 产物 各 children 执行产出 报告头见 jobhunt-routes.md §三
legacy 追踪 用户工作区 .tribro/tri-jobhunt/ master 简历 + 追踪表(R10)

> 文件名沿用用户提供的材料命名(必要处加 [名称]_[角色]_[公司]_[日期]),不强制快照命名。

质量标准

维度 标准 验证方式
单入口 仅本 skill 对外,子 skill 不外暴露 无第二入口路径
分发正确 请求类型与 R1-R11 命中一致 分发目标校验
ATS 合规 单列/标准字体/无表格图片/标准章节/联系方式入正文 按 ats-compliance.md 过检
量化诚实 每 bullet ≥1 数字,无精确数用估算 按 quantification.md 检查
真实性 HIGHLIGHT 不 Fabricate,无假技能/假数字 R11 把关
完成判据 见 §完成判据,可机械校验 grep/文件存在性

完成判据

> 达成判据(结束态,全部满足即本轮完成):
> - 主产物已产出且通过对应共享层质检(ATS/量化/真实性)。
> - 若命中 R10,master 与追踪表已更新。
> - 涉及数字已标注估算;敏感数据已标注或省略。
>
> 未完成态(停车态,非结束):等待用户补充必要输入(如简历/JD 缺失)或等待用户确认方向时,
> 明确向用户声明「已停车待补充」,NEVER 把停车当成完成。

落盘规则

> 统一用 ## 落盘规则。本 skill 为 tri-forge 生成的机器 skill,MUST 落盘 .tribro/skills/&lt;slug&gt;/
> (NEVER skills/ 源树或其它路径)。链路审计文档落 .tribro/forge/tri-jobhunt/。用户成果物
> 落 .tribro/tri-jobhunt/(tri-forge 生成物的用户工作区)。
> NEVER 生成 LICENSE 或 .gitignore;许可证由 frontmatter license: MIT 声明。

版本检查与更新机制

  • 执行方式:python scripts/check_update.py --slug tri-jobhunt --json;解析 state 字段
    (A/B/C/D 一律放行;BLOCK 按 block_code 恢复;脚本异常兜底放行,NEVER 阻断启动)。
  • 唯一真源:版本比较、升级流程、四态判定、节流缓存细则,以 references/version-check-spec.md
    为准(NEVER 在本 skill 内联推导;NEVER 指向其它外部上游 skill 的版本规范)。
  • children 子 skill 不携带版本脚本,其版本一致性由本 skill 统一巡检并校验。

进化契约

  • 反馈接收点:用户对产出的改进建议、对路由/决策规则的纠偏,于任意轮次提出。
  • 经验沉淀位:本次生成/使用中暴露的缺口、教训写入 references/ 对应文件与
    CHANGELOG.md;锻造侧同步沉淀至 .tribro/forge/tri-jobhunt/forge-lessons.md。
  • 自我修订触发:当同一决策/边界缺口重复出现(≥2 次)或用户明确要求时,修订本 SKILL 的
    路由表/决策规则并升级 MINOR 版本。

目录结构

tri-jobhunt/
├── SKILL.md  README.md  CHANGELOG.md  _meta.json(#安装元数据,由 install_skill.py 生成)
├── references/
│   ├── jobhunt-routes.md        # R1-R11 路由表 + 分发契约
│   ├── quantification.md        # 六类/五估算/四模板/动词库
│   ├── ats-compliance.md        # ATS 铁律/格式/章节/匹配
│   ├── star-framework.md        # STAR/XYZ/CAR + 故事库
│   ├── role-branches.md         # 五角色差异增量
│   └── version-check-spec.md    # 版本检查规范真源(自包含副本)
├── scripts/check_update.py      # 版本检查门可执行实现
├── children/                    # 6 个子 skill(随父包分发,不独立发布)
│   ├── tri-jd/SKILL.md          # JD 匹配 / 投否决策 (R3)
│   ├── tri-resume-core/SKILL.md # 简历优化核心 (R1/R2/R4/R10/R11)
│   ├── tri-docs/SKILL.md        # 求职产出文档 (R5)
│   ├── tri-interview/SKILL.md   # 面试 STAR 库 (R6)
│   ├── tri-negotiate/SKILL.md   # 谈判 + Offer (R7/R8)
│   └── tri-role/SKILL.md        # 专项角色 (R9)
└── tests/tri-jobhunt-full-testcases.md

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
求职全流程路由怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_989eb8f0/tri-jobhunt。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

求职全流程路由支持哪些客户端?

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。

求职全流程路由权限高吗,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。

求职全流程路由收费吗?

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。

求职全流程路由用什么许可证?

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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