Job Screener Engine

SKILL.md

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name: job-screener-engine
version: 1.0.1
description: >
  对用户提供的岗位机会进行结构化评估，输出多维量化评分和行动建议。
  当用户提供公司名+岗位名、JD链接或截图、招聘平台（Boss直聘等）
  岗位信息时使用。触发词：'帮我看看这个岗位'、'值得投吗'、
  '评估一下'、'岗位分析'、'值不值得去'。
license: MIT
author: community
compatibility: requires WebSearch tool for company research
allowed-tools: Read, WebSearch
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# Job Screener Engine — 岗位筛选通用引擎

对用户提供的岗位机会进行结构化评估，输出量化评分和行动建议。

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## 首次使用（必须执行）

在第一次运行之前，请引导用户完成配置：

1. 检查 `references/user_profile.TEMPLATE.md` 是否存在
2. 告诉用户需要填写以下信息：
   - Base 薪资底线、期望薪资
   - 核心技术方向（如 Agent/LLM / 前端 / 后端 / 嵌入式等）
   - 偏好的公司类型（如大厂 / 外企 / 国企 / 创业公司等）
   - 工作节奏要求
   - 目标城市
3. 询问用户："要不要我帮你用问答的方式生成 user_profile.md？"
   - 如果用户同意，根据 `references/setup_wizard.md` 逐一提问
   - 如果用户拒绝，告诉用户参考 TEMPLATE 自行填写
4. 用户有 `user_profile.md` 后才执行正式评估

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## 工作流程

### Step 1：解析用户输入

从用户消息中提取：
- 公司名称
- 岗位名称
- JD 内容（如有）
- 薪资区间（如有）
- 其他用户已知信息

### Step 2：信息收集

使用 WebSearch 补充以下信息：

1. **公司基本面**（必须搜索）
   - 搜索：`[公司名] 融资` 或 `[公司名] 上市`
   - 目标：融资轮次、员工规模、成立时间

2. **工作文化与口碑**（必须搜索）
   - 搜索：`[公司名] 工作体验 加班` 或 `[公司名] 评价`
   - 目标：加班情况、双休、管理评价

3. **行业信号**（如有时间则搜索）
   - 搜索：`[公司名] 最新消息` 或 `[公司名] 新闻`
   - 目标：近期重大新闻、行业趋势

**信息收集规则：**
- 搜索结果中的关键信息（融资轮次、员工规模、口碑评价），必须引用原文片段后再做判断
- 无法确认的信息标注「未经证实」，不编造不猜测
- 若搜索结果不足，向用户提问（最多3个具体问题），而非自行推断

### Step 3：一票否决预检

读取 `references/user_profile.md` 获取用户的一票否决条件，检查是否触发。
若触发则直接判定 ❌，跳到 Step 6 输出报告（总分栏写「一票否决」）。

**默认一票否决条件**（用户可在 `user_profile.md` 中覆盖）：
- Base 低于用户底线且无谈判空间
- 明确 996 或严重内卷文化
- 公司有严重负面新闻
- 岗位与用户技术方向完全无关

### Step 4：评分

读取 `references/scoring_framework.md` 获取评分框架和标准。
同时读取 `references/user_profile.md` 获取用户的自定义权重和阈值。

按六个维度打分（满分100），各维度权重、分值和详细评分标准见 `references/scoring_framework.md`。

**评分规则：**
- 有明确信息的维度：按 `scoring_framework.md` 中的标准打分
- 信息不足的维度：按中间值处理，并在输出中标注「信息不足」
- 应用 `user_profile.md` 中的 trade-off 规则（如稳定性与薪资的权衡）

### Step 5：信息不足处理

如果关键维度（薪资、公司规模、工作节奏）信息不足：
- 列出需要用户补充的具体问题（最多3个）
- 使用简洁格式提问
- 用户无法补充则按中间值处理

### Step 6：输出评估报告

使用以下格式输出：

```markdown
## 📋 岗位评估 | [公司名] - [岗位名]

### 基本信息
- **薪资：** [区间/面议]
- **公司规模：** [轮次/人数/上市情况]
- **地点：** [城市]
- **信息来源：** [用户提供的 + 搜索补充的]

### 评分明细

| 维度 | 分值 | 说明 |
|------|------|------|
| 薪资匹配度 | X/18 | [一句话理由] |
| 公司规模 | X/20 | [一句话理由] |
| 技术成长 | X/15 | [一句话理由] |
| 工作节奏 | X/15 | [一句话理由] |
| 稳定性 | X/20 | [一句话理由] |
| 区域可行性 | X/12 | [一句话理由] |
| **总分** | **X/100** | |

### 判定：[⭐强烈推荐 / ✅推荐投递 / ⚠️可以考虑 / 🔶勉强可投 / ❌不建议]

### 重要程度：[S / A / B / C]

### 行动建议
[1-3条具体建议]

### 面试练手建议
[高价值 / 中等价值 / 低价值]

**高价值：** 岗位与用户技术方向相关，公司愿意给面试，即使不会接受 offer 也值得练手。
**中等价值：** 岗位部分相关，或薪资/稳定性有明显短板，但面试经验仍可积累。
**低价值：** 岗位完全不相关，或公司有严重问题（996/诈骗/传销），不值得花时间。

> **注意：** "❌不建议入职" ≠ "不值得面试"。本字段独立评估面试练手价值。

### ⚠️ 风险提示（如有）
[列出需要面试时重点验证的问题]
```

### Step 7：同分排序（多个岗位对比时）

当两个岗位总分接近（差值≤5分）时，参照 `references/user_profile.md` 中的"同分排序规则"进行优先级排序。

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## 注意事项

- **不替用户做最终决定**，只提供量化依据和建议
- **薪资以 Base 为准**，年终奖/期权不作为达标条件
- **信息不足时诚实标注**，不猜测不编造
- **多个岗位同时评估时**，输出对比表格便于用户排序
- **保持客观**，不因用户对某公司有好感而抬高分数
- **用户未配置 user_profile.md 时**：先执行配置向导，不评估

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## 参考资料

- `references/scoring_framework.md` — 评分框架与维度标准
- `references/setup_wizard.md` — 首次配置引导
- `references/info_checklist.md` — 信息收集清单
- `references/user_profile.md` — 用户画像（需用户自行填写）
- `references/user_profile.TEMPLATE.md` — 用户画像模板