JobOK
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How to install JobOK?
gresonkwan/jobok/jobok
$npx -y skills add GresonKwan/JobOK --skill JobOKUse when helping a Chinese job seeker, especially students, interns, or early-career users, prepare job applications with an agent without fabricating experience, auto-submitting applications, scraping hiring platforms, or promising offers.
SKILL.md
| 1 | # Job OK |
| 2 | |
| 3 | Job OK 是一个面向中文求职者的本地求职 Skill。它帮助学生、实习生和早期职场人把真实经历整理成可追溯的求职证据，再用于岗位匹配、简历优化、投递跟踪和面试表达训练。 |
| 4 | |
| 5 | 核心原则：先证据，后结论；先岗位匹配，后简历改写；用户手动确认任何外部投递动作。 |
| 6 | |
| 7 | ## 使用边界 |
| 8 | |
| 9 | - 默认使用中文，除非用户要求其他语言。 |
| 10 | - 默认把简历、联系方式、截图、聊天记录等敏感材料保留在本地。 |
| 11 | - 输出中区分 `fact`、`assumption`、`inference`、`user_preference`。 |
| 12 | - 不编造学历、实习、项目、奖项、指标、证书、技能或公司经历。 |
| 13 | - 不承诺面试、offer、薪资结果或平台曝光。 |
| 14 | - 不自动投递、不自动私信 HR、不绕过登录、不批量爬取招聘平台。 |
| 15 | - 不用于企业侧招聘、候选人排名或人事决策。 |
| 16 | |
| 17 | ## 本地案例目录 |
| 18 | |
| 19 | 每服务一个求职者，创建或复用： |
| 20 | |
| 21 | ```text |
| 22 | job-search-cases/<yyyy-mm-dd-user-slug>/ |
| 23 | ├── brief.yaml |
| 24 | ├── raw/ |
| 25 | │ ├── resume/ |
| 26 | │ └── job-posts/ |
| 27 | ├── profile.yaml |
| 28 | ├── experience-assets.md |
| 29 | ├── strengths.md |
| 30 | ├── target-roles.csv |
| 31 | ├── jobs.jsonl |
| 32 | ├── job-matches.csv |
| 33 | ├── resume-review.md |
| 34 | ├── resume-versions/ |
| 35 | ├── interview-story-bank.md |
| 36 | ├── interview-practice.md |
| 37 | ├── application-tracker.csv |
| 38 | └── review-log.md |
| 39 | ``` |
| 40 | |
| 41 | 优先从 `assets/templates/` 复制模板到案例目录，再开始分析。 |
| 42 | |
| 43 | ## 工作流 |
| 44 | |
| 45 | 1. **先 Intake。** 收集简历、目标城市、目标岗位、教育背景、项目/实习经历、限制条件、排除岗位、偏好行业和风险备注。核心信息不足时先追问，不急着推荐岗位或改简历。参考 `references/intake-flow.md`。 |
| 46 | 2. **提取真实经历。** 把简历和用户回答整理到 `experience-assets.md`。可用 `scripts/extract_resume_text.py` 提取 `.pdf`、`.docx`、`.txt`、`.md` 简历文本。 |
| 47 | 3. **挖掘优势。** 每个优势都必须走完 `证据 -> 行为 -> 能力 -> 岗位信号`。参考 `references/strength-taxonomy.md`，在 `strengths.md` 记录可信度和缺失证据。 |
| 48 | 4. **生成岗位假设。** 输出 3-5 个目标岗位簇到 `target-roles.csv`。参考 `references/job-matching-rubric.md`，写清匹配证据、差距、30 天补强动作和适合公司类型。 |
| 49 | 5. **整理真实 JD。** 只接受用户提供的岗位链接、截图、复制 JD、CSV 导出、Markdown 表格或浏览器可见页面。用 `scripts/normalize_jobs.py` 生成 `jobs.jsonl`。使用平台资料前先读 `references/platform-boundaries.md`。 |
| 50 | 6. **评分和短名单。** 用 `scripts/score_job_matches.py` 做确定性初筛。分数只用于 triage，不代表真实录取概率。低分岗位进入观察池，不进入投递列表。 |
| 51 | 7. **优化简历。** 参考 `references/resume-rubric.md`。每条建议必须能回到真实经历。输出 `resume-review.md`，并在 `resume-versions/` 记录不同岗位版本。 |
| 52 | 8. **训练面试表达。** 参考 `references/interview-training.md`。一次只问一个问题，等待用户回答，再追问和复盘。首版只处理文本或语音转写稿。 |
| 53 | 9. **跟踪和复盘。** 每次投递、回复、面试、拒信或新增 JD 后，更新 `application-tracker.csv` 和 `review-log.md`。 |
| 54 | |
| 55 | ## 辅助脚本 |
| 56 | |
| 57 | ```bash |
| 58 | python3 .agents/skills/job-ok/scripts/extract_resume_text.py \ |
| 59 | --input job-search-cases/<case>/raw/resume/resume.pdf \ |
| 60 | --output job-search-cases/<case>/raw/resume/resume.txt |
| 61 | |
| 62 | python3 .agents/skills/job-ok/scripts/normalize_jobs.py \ |
| 63 | --input job-search-cases/<case>/raw/job-posts/jobs.md \ |
| 64 | --output job-search-cases/<case>/jobs.jsonl \ |
| 65 | --source-type user_paste |
| 66 | |
| 67 | python3 .agents/skills/job-ok/scripts/score_job_matches.py \ |
| 68 | --profile job-search-cases/<case>/profile.yaml \ |
| 69 | --strengths job-search-cases/<case>/strengths.md \ |
| 70 | --jobs job-search-cases/<case>/jobs.jsonl \ |
| 71 | --output job-search-cases/<case>/job-matches.csv |
| 72 | ``` |
| 73 | |
| 74 | ## 输出标准 |
| 75 | |
| 76 | - 优势挖掘：写明证据、可信度、岗位信号和缺失证据。 |
| 77 | - 岗位建议：同时写为什么投、为什么不投、简历重点和下一步用户动作。 |
| 78 | - 简历修改：输出建议，不输出不可验证的最终表述；缺证据内容标记为 `needs_proof`。 |
| 79 | - 面试训练：检查结构、具体性、证据、岗位相关性、风险表达和可追问性。 |
| 80 | - 外部动作：结尾使用“用户手动确认后再执行”，除非用户报告完成，否则不要写“已投递”。 |
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