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job-interview-assistant求职面试助理

Agent Skill

job-interview-assistant 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

5,750

周安装

242

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,013
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:job-interview-assistant(求职面试助理)
来源仓库:https://github.com/jiangtaoid/job-interview-assistant
安装命令:
openclaw skills install job-interview-assistant
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install job-interview-assistant

简介

求职面试全能助手 — 简历优化、面试准备、薪资谈判、职业规划。当你需要优化简历、准备面试、谈薪资、做职业决策时使用。

SKILL.md

name
job-interview-assistant
description
求职面试全能助手 — 简历优化、面试准备、薪资谈判、职业规划。当你需要优化简历、准备面试、谈薪资、做职业决策时使用。
version
1.0.1
author
Popeye
user-invocable
true

求职面试全能助手

从简历到 offer,一站式求职指南。


简历优化

简历核心原则

  1. STAR 法则:Situation(情境)→ Task(任务)→ Action(行动)→ Result(结果)
  2. 数据化:用数字说话,"提升销售额 30%""销售业绩好" 更有说服力
  3. 关键词:匹配 JD 关键词,通过 ATS 筛选

简历优化模板

请帮我优化这段简历内容:

原内容:[你的原始内容]
目标岗位:[岗位名称]

优化要求:
1. 使用 STAR 法则重写
2. 添加量化数据
3. 突出与岗位匹配的关键词
4. 控制在 3-5 行

简历结构

个人信息(简洁)
├── 姓名、电话、邮箱
├── LinkedIn/作品集链接(如有)
└── 照片(可选,看行业惯例)

求职意向
└── 目标岗位 + 期望城市 + 到岗时间

核心优势(3-5 点)
├── [能力1] + [证明]
├── [能力2] + [证明]
└── [能力3] + [证明]

工作经历(倒序)
├── 公司名 | 岗位 | 时间
├── STAR 格式描述核心项目
└── 量化成果

项目经历
├── 项目名称 | 角色 | 时间
└── STAR 格式描述

教育背景
└── 学校 | 专业 | 学历 | 时间

技能证书
└── 专业技能 + 证书(如适用)

面试准备

常见问题回答模板

自我介绍

公式:我是谁 + 我做过什么 + 我能带来什么 + 为什么选你们

模板:
"我是[名字],有[X年][领域]经验。

在上一家公司,我负责[核心职责],主导了[关键项目],实现了[量化成果]。比如,[具体案例]。

我的核心优势是[能力1]和[能力2],能为团队带来[具体价值]。

选择贵公司是因为[原因],希望能在这个岗位上[贡献]。"

你的优缺点

优点:

选择 3 个与岗位匹配的优点,每个用案例支撑。

"我的优点是[优点]。比如在[项目]中,我[具体行动],最终[成果]。"

缺点:

公式:真实缺点 + 正在改进 + 改进效果

"我的[缺点]有时会影响效率。比如[具体表现]。我现在通过[改进方法]来改善,效果是[改进效果]。"

离职原因

正面话术:

  • 职业发展:"希望在[领域]深耕,贵公司的[优势]非常吸引我。"
  • 寻求挑战:"完成现有项目后,希望寻找更有挑战性的机会。"
  • 行业变化:"行业调整,希望转型到[目标行业]。"

避免: 抱怨前公司、薪资问题、人际矛盾

薪资期望

话术:
"根据我的经验和市场调研,这个岗位的薪资范围大概在[X-Y]。我更看重平台和发展机会,可以在合理范围内协商。请问贵公司这个岗位的薪资结构是怎样的?"

行为面试(STAR)

问题:请举例说明你如何处理冲突?

Situation(情境):
"在[项目]中,团队对[问题]存在分歧..."

Task(任务):
"作为[角色],我需要协调双方,推动项目进展。"

Action(行动):
"我首先分别了解双方观点,然后组织会议讨论。在会议上,我引导大家关注共同目标,提出[解决方案]。"

Result(结果):
"最终双方达成一致,项目按时交付,客户满意度提升[X]%。"

薪资谈判

谈判原则

  1. 先了解市场:Boss 直聘、脉脉、OfferShow 了解行情
  2. 不先亮底牌:让对方先开价
  3. 综合看 package:月薪 + 年终 + 股票 + 福利
  4. 有备选更从容:多个 offer 更有议价权

谈判话术

对方先开价:

"感谢 offer!薪资这块,根据我的经验和市场情况,我期望在[X-Y]范围。考虑到[我的核心价值],不知道是否有调整空间?"

压价时:

"我理解公司的预算考虑。不过根据我的[具体能力]和[市场行情],我期望在[X]。如果月薪有困难,年终或股票方面是否可以补偿?"

职业规划

职业决策框架

考虑因素:
1. 行业前景(天花板)
2. 公司发展(成长性)
3. 岗位价值(核心程度)
4. 薪资福利(性价比)
5. 学习成长(能力提升)
6. 工作生活(平衡度)

权重分配(根据个人阶段):
- 早期(0-3年):学习成长 > 行业前景 > 薪资
- 中期(3-7年):岗位价值 > 薪资 > 公司发展
- 后期(7年+):行业前景 > 公司发展 > 工作生活

面试复盘模板

面试复盘

公司:[公司名]
岗位:[岗位名]
时间:[日期]

问题记录:
1. 问题:[面试问题]
   回答:[我的回答]
   改进:[更好的回答]

2. 问题:[面试问题]
   回答:[我的回答]
   改进:[更好的回答]

表现评估:
- 做得好的:[列举]
- 待改进的:[列举]

后续行动:
- [ ] 发感谢信
- [ ] 准备二面
- [ ] 继续投递其他公司

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💼 定制服务

需要更专业的帮助?Popeye 提供定制服务。

联系方式:

  • 邮箱:popeyeai@126.com
  • 在对话中直接说「我需要定制服务」

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适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

95.27%
按下载量换算1,918

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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