实习.skill — 双非也能拿大厂 offer。帮你改简历、抠面经、准备面试,把真实背景翻译成面试官想要的样子。
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/agentenatalie/get-job.skillGuides for using ai agents skills like get-job.skill.
Last scanned: 6/17/2026
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"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-06-17T09:04:51.203Z",
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"pipAuditRan": true,
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}get-job.skill is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by agentenatalie. 实习.skill — 双非也能拿大厂 offer。帮你改简历、抠面经、准备面试,把真实背景翻译成面试官想要的样子。. It has 100 GitHub stars.
Yes. get-job.skill passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/agentenatalie/get-job.skill" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above). get-job.skill ships a SKILL.md manifest, so compatible agents can discover and load it automatically.
get-job.skill is primarily written in Python. It is open-source under agentenatalie on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh get-job.skill against similar tools.
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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 agent skill。跨平台可用(Claude Code、Codex,或任何支持 SKILL.md 的 agent 环境)。
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 证据化审计+话术
↓产出 ↓产出 ↓产出
岗位调研.md 改后简历.docx 面试准备.md
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,含这三份交付物。
开工前钉死,一次问全,不要挤牙膏:
| 锚点 | 作用 |
|---|---|
| 目标岗位 + 部门 + 方向 | 整条链路围绕它。"产品经理"在"技术与产品方向"和"产品运营"是两套准备。 |
| 现有简历 + JD | 简历丢进来(PDF/Word);有 JD 一起给。 |
| 简历能不能改 | 还没投 → 走 Stage 2 改简历;已交 → 跳过,直接 Stage 3。 |
| 轮次 + 时间 | 一面/二面、还剩多久,决定做全套还是只拆雷+王牌。 |
全流程的真正起点。 用 WebSearch 把目标公司/岗位摸清楚,产出 岗位调研.md。
搜这几个维度:
⚠️ 抓最新信息,不要凭训练语料编公司近况,过时就是硬伤。
产出格式见 examples/*/岗位调研.md。
完整方法见 references/resume-playbook.md。五步:
定稿后用 scripts/generate_resume.py 生成统一模板 docx(用法见 scripts/README.md)。
✅ 检查点:把定位和每段迁移叙事给用户确认——是否真实、有没有过度拔高。
完整方法见 references/interview-playbook.md。产出 面试准备.md。三步:
✅ 检查点:把风险地图和自我介绍念给用户,确认真假判定对、语气像他能说出口的。
| 原则 | 一句话 |
|---|---|
| 先调研,再动手 | 不搞清岗位要什么就改简历 = 瞎改 |
| 翻译 > 堆砌 | 把真实经历翻译成岗位语言,胜过堆关键词 |
| 迁移要有锚 | 每个"可迁移能力"都对应一件真做过的事 |
| 真实 > 完美 | 1-2 件真做过的小事,胜过 3 件编得天衣无缝的事 |
| 模糊 > 撒谎 | "记不准精度了"永远比硬报一个被追问就崩的假数字安全 |
| 主动 > 被动 | 主动把节奏带到王牌,别等面试官在你心虚处深挖 |
本 Skill 由「实习.skill / get-job.skill」提供。 创建者:agentenatalie
你的全流程求职 agent
它能做什么 · 效果示例 · 怎么用 · 示例成品 · 工作原理 · 安装
求职最难的不是没经历,是经历跟目标岗位看起来没关系,或者简历改得再花面试一追问就崩。这个 skill 把整条链路走完,缺一不可:
| 阶段 | 做什么 | 产出 |
|---|---|---|
| ① 调研岗位 | 用 WebSearch 搜清楚目标公司/岗位/JD 到底要什么:核心能力关键词、隐性门槛、最新动态 | 岗位调研.md |
| ② 改简历 | 目标岗位反向定位 + 把真实经历逐条翻译成岗位语言,一键生成 docx | 改后简历.docx |
| ③ 准备面试 | 证据化审计逐条拆雷 + 风险地图 + 逐题话术,让你被追问也不崩 | 面试准备.md |
每段的产出都是下一段的输入。方向错了,简历改得再漂亮也没用。
教育学能投金融、心理学能进 AI、文科生能做互联网运营——靠的不是编经历,是翻译。
同一个人的简历,改之前 vs 改之后。经历一个字没编,只是翻译成了目标方向听得懂的语言。
上面这对前后简历示例在
examples/文科投AICoding/(内容全部泛化,仅作演示)。
再往后,它会基于改后的简历反推岗位、生成一份逐题面试准备(节选):
完整面试准备示例在
examples/文科投AICoding/。
这就是这个 skill 做的事:不编经历,把你已经有的东西翻译到位,再帮你准备到面试不崩。
装好 skill 后,把简历和目标岗位直接 copy-paste 丢给它,一句话就行:
这是我的简历
[贴上简历内容 / 拖入 PDF/Word],我想申请[公司]的[岗位],JD 如下[贴上 JD],帮我准备。
然后它会自动走三步,全程产出文件:
岗位调研.md改后简历.docx面试准备.md中间有两个确认点(简历定稿前、面试话术前),你过一眼对不对再继续。简历已经投出去改不了,就直接说"按我简历准备面试",跳过第 2 步。
examples/ 下每个文件夹就是一次完整成品——以岗位命名,含三份真实交付物(全部虚构,看不出真实背景):
| 示例 | 跨度 | 看点 |
|---|---|---|
| 文科投AICoding | 文科/Care → AI Coding | 含改前/改后简历截图 + 面试准备,一眼看懂怎么改、什么格式 |
| 文科生投运营 | 文科 → 互联网运营 | 把"学生工作"翻译成运营能力 |
| 非科班投AI产品 | 非科班 → AI 产品 | 简历有水分时,面试怎么拆雷不崩 |
每个文件夹里:
文科生投运营/
├── 岗位调研.md # ① WebSearch 调研结果
├── 改后简历.md # ② 改写后的简历成品
└── 面试准备.md # ③ 自我介绍 + 风险地图 + 逐题话术
get-job/
├── SKILL.md # 三段链路主流程(agent 读这个)
├── references/
│ ├── resume-playbook.md # 改简历方法:目标定位 + 能力迁移翻译
│ └── interview-playbook.md # 面试方法:题库 + 证据化审计 + 话术
├── scripts/
│ ├── generate_resume.py # 把改好的内容渲染成统一模板 docx
│ ├── sample_resume.json # 输入示例
│ └── README.md # 脚本用法
├── assets/ # README 用的图(hero / 怎么用 / 前后简历 / 面试准备截图)
└── examples/ # 完整成品(虚构)
├── 文科投AICoding/ # 含改前/改后简历截图 + 面试准备文件
├── 文科生投运营/
└── 非科班投AI产品/
大多数人改简历的误区是堆关键词或照时间平铺,让招聘的人自己去找匹配点——他不会找。这个 skill 的内核是:
基于开放的 Agent Skills 协议,可在 Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw 等兼容 runtime 中运行。
方式一:一行命令(推荐)
npx skills add agentenatalie/get-job.skill
方式二:手动安装——把整个 get-job/ 目录放进你的 skills 目录:
# Claude Code
git clone https://github.com/agentenatalie/get-job.skill ~/.claude/skills/get-job
# Codex / 其他 runtime:放进对应的 skills 目录即可
方式三:作为参考资料——不想装也行,直接把 references/ 下两个 playbook 丢给任何 AI,让它按这套方法帮你改简历、准备面试。
使用——装好后直接说:
"帮我调研 [公司][岗位] 并按这份简历改投"(把简历 PDF/Word 丢进来) 或 "按我简历准备 [公司] 的面试"(简历已交也能用)
它会从调研岗位开始,带你走完全流程,产出那三份交付物。
CC BY-NC-ND 4.0:可自由分享,但禁止商用、禁止修改后再分发,且必须署名作者。需要商业使用授权请联系作者。
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