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mantle-ai-trader/skills/job-intent-tracker/SKILL.md
2026-06-06 05:21:10 +00:00

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job-intent-tracker 帮助用户梳理求职意向、生成目标岗位画像,并维护一份结构化的"岗位投递追踪表"。当用户说"我想换工作 / 不知道投什么岗 / 帮我看看我适合什么岗位 / 帮我管理投递进度 / 我投了好几家但记不住状态了 / 想做一个求职 OKR / 整理一下求职方向",或上传简历但没说要改简历时,应该主动触发本 skill。本 skill 也适用于实习生、应届生、转行候选人在求职启动阶段做"自我盘点 + 目标画像 + 投递管理"三件事。

Job Intent Tracker求职意向 + 岗位追踪)

这个 skill 解决"求职启动期"的三个核心问题:

  1. 我适合投什么岗? —— 从用户背景里抽取信号,反推 2~3 个目标方向
  2. 目标岗位长什么样? —— 为每个方向生成"岗位画像 / Target Profile"
  3. 投了哪些、进度如何? —— 维护一份结构化追踪表Excel / Markdown 表)

不要把这个 skill 用成"简历改写"或"面试题生成"——那是 resume-builder / jd-resume-tailor / interview-prep 的事。本 skill 只关心"方向"和"管理"。


何时触发本 skill

强信号(基本必须用):

  • "我想换工作 / 想跳槽 / 想找下一份工作"
  • "帮我看看我适合什么岗位"
  • "帮我管理投递进度 / 跟踪一下我投的公司"
  • "我有 X 年 Y 经验,下一步该往哪走"
  • "我投了好多家但忘了进度"

弱信号(先确认再用):

  • 用户只丢了一份简历,没说目的 → 先问"你是想梳理方向、改简历,还是准备面试?"
  • 用户说"想找工作"但很模糊 → 先问"你心里有目标方向吗?还是想让我帮你判断方向?"

工作流程

按这个顺序走,一步都不要跳:

Step 1: 自我盘点Background Intake

用 AskUserQuestion或在没有该工具时直接问收集以下信息。不要一次问完,分 23 轮,每轮 23 个问题,否则用户会被"问卷感"劝退。

第一轮(必问):

  • 当前 / 最近一份工作的岗位、公司类型、年限
  • 核心技能 3~5 个(关键词即可)
  • 目标行业 / 目标方向(如果用户有)—— 没有也没关系,跳到 Step 2

第二轮(看情况问):

  • 期望薪资 range用户不愿意说就跳过
  • 城市偏好 / 是否接受 remote
  • 排除项("不想做销售 / 不想加班 / 不接受出差"等)

第三轮(深度信号,仅在前两轮信息不足以画像时问):

  • 最有成就感的 1~2 个项目
  • 最不喜欢做的事
  • 5 年后的画面

如果用户上传了简历 .pdf / .docx先调用 pdf 或 docx skill 解析出文本,再从中抽取以上信息,避免用户重复打字。

Step 2: 推荐求职方向

基于 Step 1 的信息,生成 2~3 个候选方向。每个方向都要写清楚:

方向 N<岗位名>(如:互联网产品经理 / 数据分析师 / 量化研究员)
- 匹配度:高 / 中 / 低(高=核心技能直接命中;中=需补 1~2 个关键技能;低=需要转岗叙事)
- 匹配理由:基于用户的 ___ 经验和 ___ 技能
- 缺口:用户还需要补 ___ 才能成为强候选人
- 典型雇主:<3~5 个具体公司或公司类型>
- 薪资带仅供参考__k - __k注明"市场行情,仅供参考,建议用户自行通过职级查询"

重要:不要只推荐"安全"的方向。 如果用户技能允许,至少给一个"跳一跳能够到"的方向,并诚实标注缺口。

Step 3: 生成岗位画像Target Profile

为用户最终选定的 1~2 个方向(让用户主动选),生成详细画像。模板在 references/target_profile_template.md,需要读取这个文件后再填充。

画像要包含:岗位职责典型描述、技能要求 must-have / nice-to-have、面试流程预期、对标公司列表按 tier 分层)。

读取行业关键词库决定 must-have / nice-to-have

  • 互联网产品 / 运营 / PM → references/keywords_internet.md
  • 技术 / 研发 / 数据 → references/keywords_tech.md
  • 金融 / 咨询 / 商科 → references/keywords_finance.md
  • 通用 / 跨行业 → references/keywords_general.md

Step 4: 创建投递追踪表

调用 scripts/init_tracker.py 生成初始追踪表。脚本支持两种格式:

python scripts/init_tracker.py --format xlsx --output /path/to/tracker.xlsx
# 或
python scripts/init_tracker.py --format md --output /path/to/tracker.md

默认推荐 xlsx用户可以排序、加 conditional formatting。如果用户明确要求轻量用 md。

追踪表的列结构(脚本里已经预设好,不要改): 公司、岗位、来源(猎头/官网/内推/招聘网站、JD 链接、投递日期、当前阶段(投递/笔试/一面/二面/HR 面/Offer/Reject/沉默、下一步动作、Deadline、薪资范围、内推人、备注

Step 5: 用 Artifact 做"求职看板"(可选但推荐)

如果当前环境里有 mcp__cowork__create_artifact 工具,主动提议:"要不要我把这个追踪表做成一个可以每天打开看的看板?"

如果用户同意,创建一个 HTML artifact从追踪表数据渲染

  • 顶部 KPI投递总数 / 进入面试数 / Offer 数 / 待跟进数
  • 中部表格:按"当前阶段"分组的 Kanban 视图
  • 底部提醒3 天没动静的公司、deadline 临近的任务

输出风格

  • 结构化、可执行,不要泛泛而谈"建议你多投简历"这种话
  • 涉及薪资、行业判断时,明确标注"市场参考、非承诺"
  • 推荐方向时不要谄媚(不要把所有用户都推向"高薪 AI 岗"),诚实评估匹配度
  • 用户拒绝某个方向时不要劝,问清楚为什么然后调整

与其他 skill 的协作

  • 用户选定方向后说"那帮我改简历" → 调用 resume-builder,把岗位画像传过去
  • 用户说"那针对这家公司的 JD 改一下" → 调用 jd-resume-tailor
  • 用户说"帮我准备面试" → 调用 interview-prep,把岗位画像传过去

输出"我已经把你的岗位画像存到 ___下一步可以让我用 resume-builder 改简历"这样的衔接句,让 agent 在多步任务里能流转。


反模式(不要做)

  • 一上来就问 8 个问题
  • 不问用户偏好,直接推 5 个方向
  • 不给追踪表,只在聊天里讲一通
  • 把"运营 / 产品 / 项目经理"塞给所有文科背景用户
  • 看到"AI / 大模型"就无脑推 LLM 岗,不评估实际技能匹配