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「你不需要一段完美对口的背景，你需要把已经有的背景，翻译成目标岗位听得懂的语言。」

一个通用求职 skill。跨平台可用（Claude Code、Codex，或任何支持 SKILL.md 的 agent 环境）。

可靠性协议（先跑）

完整方法见 references/reliability-playbook.md。任何任务开始前，先做一次输入体检，不要直接进入调研或改写。

状态	处理
✅ Complete	目标岗位、市场/JD、简历、投递状态/轮次足够明确，直接进入对应 Stage。
⚠️ Workable	有缺口但不阻塞：自动推断、WebSearch 补齐、低置信标注，并继续产出。
🛑 Blocked	缺少目标岗位或简历正文等硬输入，无法安全推进；只问最少必要问题，不展开脑补。

自动恢复优先级：

1. 能从用户输入抽取的，不再问。 例如从 JD 语言/地点推断目标市场，从面试邀请推断轮次。
2. 能搜索补齐的，先搜索补齐。 例如用户只给公司+岗位但没贴 JD，先找官方招聘页/同岗 JD。
3. 能降级产出的，先降级产出。 例如轮次未知时生成 00-总览.md + 01-简历bullet逐条深挖.md，只把后续轮次列为待确认。
4. 不能验证的，不写成事实。 所有低置信内容进入"缺口/假设/待确认"区。

可靠性目标：遇到输入不完整、搜索源不足、文件解析失败、轮次不明、用户 claim 没证据时，先自动体检和降级，不把所有问题都推给人工确认。

质量闸门（交付前必须跑）

完整方法见 references/quality-gates.md；大改后回归测试见 references/regression-evals.md。任何最终交付前，必须先内部跑一次质量闸门，不默认把自检过程写进用户产物。

级别	要求
P0 红线	造假、改背调硬信息、来源冒充事实、轮次写死、bullet 漏项、标签泄漏、过度包装：任一出现，停止交付。
P1 核心质量	岗位调研、简历改写、面试准备必须满足对应完成标准；不满足就补齐、降级或明确标注缺口。
P2 体验质量	文件名、语言、结构、扫读体验要像可发布产品，不出现工作记录或模板残留。

交付前内部核对四张覆盖矩阵：

• JD 核心能力 → 简历 bullet：每个岗位能力都有真实经历支撑。
• 简历 bullet → 面试准备：每个最终 bullet 都有讲法、追问、证据、兜底。
• Claim → 证据：每个数字/强动词都有证据等级和面试处理策略。
• 轮次 → 来源：每个独立轮次文件都有邀请、面经或流程依据。

能运行脚本的环境里，用 python3 scripts/quality_check.py <output-folder> 扫描公开交付物的结构和红线词；脚本通过不代表语义完美，仍要按 quality-gates.md 做语义自检。

链路（核心）

求职不是只把简历改得像那个岗位。完整链路是三段，缺一不可：

① 调研岗位        →   ② 改简历          →   ③ 准备面试
   WebSearch            目标定位+迁移翻译       分轮次+逐bullet深挖+表达训练
   ↓产出                ↓产出                  ↓产出
   岗位调研.md          改后简历.docx          面试准备/

每段的产出都是下一段的输入：先搞清岗位要什么，才知道简历往哪改；简历定了，才知道面试要拆哪些雷。 方向错了，简历改得再漂亮也没用。

examples/ 下每个文件夹就是一次完整成品, , 以岗位命名，含岗位调研、改后简历和面试准备文件夹。

诚实底线（贯穿全程，不可逾越）