2026-06-16 · resume-craft 升级：浏览器编辑模式 + Word 模板

• ✏️ HTML 简历支持浏览器内编辑：生成的简历新增「编辑模式」按钮，点击后可直接在浏览器里修改文字，改完点「导出 PDF」即可。小改动不用再找 AI，自己改更快
• 📄 新增 7 种 Word 模板：3 种中文（经典蓝灰、深蓝分栏、翻译简约）+ 4 种英文（简约、钢灰、米色商务、黑色精致），用 python-docx 自动填充，生成可编辑的 .docx 文件
• 🎨 HTML 模板精简为 6 种：移除 Clean Teal 模板，保留 6 种更有特色的设计风格
• 📁 文件架构优化：Word 模板独立存放在 templates/word/ 目录，不与 Skill 代码混在一起

2026-06-11 · job-hunt 重大优化：登录态优先 + 时效过滤 + 质检提速

• 🏎️ 登录态优先：选平台时选中 Boss 直聘/拉勾 → 立刻引导登录态搜索，实时数据替代搜索引擎快照，岗位量提升 10 倍以上
• 🔌 跨 Agent 插件支持：Claude Code 用「Claude in Chrome」、Codex 用「Codex for Chrome」，两个插件同等支持；没装插件不会默默降级，会先推荐装插件再问你要不要走 cookies
• ⏰ 三层时效过滤：搜索时追加 after: 时间戳、评级时标注「⏳ 时效未确认」、质检时并行验证 🟢 链接——实测过期率高达 63% 的猎聘结果被全部剔除
• ⚡ 质检提速 4x：链接验证改为 3-5 个并行发起；🟡 岗位不再主动验证，用户感兴趣时再单独查
• 🐛 修复 Boss 直聘公司名/薪资抓取：更新 JS 选择器适配最新页面 DOM，补充全文兜底解析防止再次失效
• 📦 Token 瘦身：4 个 Skill 的大块内容拆分到 references/ 按需加载，SKILL.md 体积平均减少 50%

2026-06-10 · 新增第 6 个 Skill：Offer 决策官

拿到多个 offer 不知道选哪个？AI 帮你：

• 🆚 多维度横向对比：不只比薪资，算实际时薪、税后到手、隐性成本（大小周≈少一个月假）
• 📐 六维度雷达图：经济价值 / 成长价值 / 平台价值 / 赛道价值 / 生活质量 / 安全边际
• 🎯 薪资谈判作战室：锚点价 + 底线价 + 三套谈判话术脚本
• 📊 可视化决策报告：一键生成 HTML 报告，清晰直观

市面上所有求职工具都止步于「帮你拿 offer」，CareerForge 是唯一管到「选 offer + 谈薪」的 🔥

2026-06-09 · 岗位搜索支持全球求职

感谢小红书网友们的反馈！job-hunt Skill 现在支持海外求职了：

• 🌏 新增 7 大地区：澳大利亚/新西兰、美国/加拿大、英国/欧洲、日本、韩国、新加坡/东南亚
• 🔍 30+ 个求职平台：Seek AU/NZ、Reed、Saramin、JobStreet、ZipRecruiter、Daijob 等，按地区智能推荐，用户多选
• 📋 工签标注：Excel 新增「签证/工签」列，自动识别 JD 中的 visa sponsorship 信息（✅ 提供担保 / ❓ 未标注 / ❌ 仅限本地）
• 🗣️ 多语言搜索：海外地区英文关键词为主，同时中文覆盖华人社群招聘帖

在海外找工作的华人朋友们，现在可以直接用了 🎉

💡 每个 Skill 独立可用，也可串联使用：搜岗位 → 分析匹配度 → 优化简历 → 写求职信 → 模拟面试 → 选 offer & 谈薪

一条命令，自动适配你的 AI Agent——不需要针对每个 Agent 单独安装。

npx skills add rebecha1227-a11y/CareerForge -g

跟安装是同一条命令，重新跑一次就会拉取 GitHub 上的最新版本覆盖本地文件。

找工作、做简历这种日常使用，推荐装到「全局」（加 -g），这样在哪个文件夹打开 Agent 都能用：

npx skills add rebecha1227-a11y/CareerForge -g

基于 Vercel Skills CLI，自动检测你安装了哪些 Agent（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Windsurf 等 50+ 种），一次安装全部搞定。

需要 Node.js 18+。没有 Node？用下面的方式二。

装到哪个文件夹？ 以 Claude Code 为例：

其他 Agent 的全局目录类似：Codex 是 ~/.codex/skills/、Gemini 是 ~/.gemini/skills/，CLI 会自动放到对应位置。

只想装到某个指定的 Agent：

npx skills add rebecha1227-a11y/CareerForge -g -a claude-code
npx skills add rebecha1227-a11y/CareerForge -g -a codex -a cursor

装好了怎么验证？ 打开 Claude Code 输入 /，能看到 /job-hunt、/resume-craft 等命令，或直接说「帮我找工作」能触发，就成功了 🎉

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/rebecha1227-a11y/CareerForge/main/install.sh | bash

支持 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Trae、OpenCode、Rovo Dev，自动检测已安装的 Agent。

git clone https://github.com/rebecha1227-a11y/CareerForge.git
cd CareerForge

# 复制到你的 Agent 的 skills 目录，例如 Claude Code：
cp -r skills/* ~/.claude/skills/

# 或 Codex：
cp -r skills/* ~/.codex/skills/

直接把仓库链接发给你的 AI Agent：

"帮我安装这个 Skill 包：https://github.com/rebecha1227-a11y/CareerForge"

~/.claude/skills/           # 或你的 Agent 对应的 skills 目录
├── job-hunt/               # Skill 1：岗位搜索
│   ├── SKILL.md
│   └── references/         # 平台清单、登录教程、Excel 规范（按需加载）
├── resume-match/           # Skill 2：匹配分析
│   ├── SKILL.md
│   └── references/         # 评分标准、报告设计规范
├── resume-craft/           # Skill 3：简历生成
│   ├── SKILL.md
│   ├── templates/          # 6 种 HTML 模板预览 + 参考模板
│   ├── scripts/            # PDF 生成 & 照片处理 & Word 填充
│   └── references/         # 设计规范
├── cover-letter/           # Skill 4：求职信
│   └── SKILL.md
├── mock-interview/         # Skill 5：模拟面试
│   ├── SKILL.md
│   └── references/         # 三轮面试题库、报告设计规范
└── offer-decision/         # Skill 6：Offer 决策官 🆕
    ├── SKILL.md
    └── references/         # 谈薪话术、报告设计规范

💡 简单来说： 除了 job-hunt 以外的 4 个 Skill 不依赖联网，在任何模型/Agent 组合下都能正常使用。job-hunt 是唯一需要关注兼容性的 Skill。

✅ 完全兼容（推荐）

⚠️ 部分兼容 / 需注意

🔧 如果你一定要用第三方模型

如果因为成本等原因需要使用 DeepSeek 等第三方模型，建议：

1. 混合使用策略：job-hunt 用 Claude/GPT 原生模型（确保搜索功能），其他 4 个 Skill 用第三方模型省钱
2. Claude Code + DeepSeek 的降级方案：跳过 job-hunt 的自动搜索，手动提供 JD 给其他 Skill 使用
3. 关注上游修复：DeepSeek 的 tool_choice 支持问题正在社区反馈中，未来版本可能修复

web_search 和 web_fetch 不是模型自身的能力，而是 Agent 框架（如 Claude Code）通过 API 提供的服务端工具。当你把模型从 Claude 换成第三方模型时：

• 请求不再发送到 Anthropic 的服务器，而是发到第三方 API
• 第三方 API 需要自己实现这些工具的处理逻辑
• 目前大多数第三方模型的兼容层没有完整实现工具调用的所有参数（如 tool_choice），导致搜索类工具调用失败

这不是 CareerForge 的问题，而是整个 AI Agent 生态在模型互操作性上的现状。随着各家 API 兼容性的提升，这个限制预计会逐步缓解。

CareerForge 的 6 个 Skill 对 AI Agent 的工具能力有不同程度的依赖。安装前请对照下表确认你的环境：

各 Skill 的核心依赖：

¹ Cursor / Windsurf / Cline 可通过安装 MCP Server 补齐能力：网络搜索推荐 Brave Search MCP、网页访问推荐 Fetch MCP、浏览器控制推荐 Playwright MCP。

² Subagent（质检环节用来独立验证搜索结果）目前仅 Claude Code 和 Codex 原生支持。不支持的环境下，job-hunt 仍可正常搜索和输出结果，但会跳过独立质检环节，匹配准确度可能略低。

³ Claude Code 用户装 Claude in Chrome，Codex 用户装 Codex for Chrome。

关于大模型的选择：

CareerForge 的 Skill 指令较为复杂（单个 SKILL.md 约 200-400 行），涉及多步骤推理、多工具协调调用。对底层大模型的指令遵循能力和工具调用（function calling）准确率有较高要求。

简单说： resume-craft、cover-letter、mock-interview 这三个 Skill 对模型要求相对宽松，大多数主流模型都能跑。但 job-hunt（多平台并行搜索 + 质检）和 offer-decision（多维度精算 + 报告生成）流程复杂，建议用 Claude 或 GPT-5 级别的模型。

安装完成后，打开 Claude Code（或其他支持 Skills 的 AI Agent），用自然语言或斜杠命令触发对应 Skill。

⚠️ 此 Skill 需要 web_search 工具支持。请确保使用 Claude Code + Claude 模型或 Codex + GPT 模型，使用第三方模型（如 DeepSeek）时搜索功能可能不可用。详见兼容性说明。

你：/job-hunt（或"帮我找工作"、"搜一下合适的岗位"）
AI：请提供你的简历，或者告诉我你的职业方向
你：[上传简历]
AI：你想在哪里找工作？
    ① 中国大陆  ② 澳大利亚  ③ 新西兰  ④ 美国/加拿大
    ⑤ 英国  ⑥ 欧洲（德语区）  ⑦ 日本  ⑧ 韩国  ⑨ 新加坡/东南亚
你：澳大利亚，悉尼
AI：→ 从简历提取方向，确认搜索条件（城市、签证需求等）
   → 自动展开 10-20 组搜索关键词（海外地区英文关键词为主）
   → 根据目标地区选择平台（Seek、Indeed AU、LinkedIn、Jora...）
   → 并行搜索 30+ 平台覆盖全球（国内：Boss直聘、猎聘、智联…｜海外：LinkedIn、Indeed、Glassdoor…）
   → 如果有 Chrome MCP 插件，还能直接搜 Boss 直聘已保存的岗位分组
   → 搜索完成后，独立的质检 AI 逐条复核结果，剔除不匹配的、合并重复的
   → 输出 50-200+ 个匹配岗位（🟢高度匹配 / 🟡基本匹配 / 🟠可以尝试）
   → 海外岗位自动标注签证担保信息（✅提供担保 / ❓未标注 / ❌仅限本地）
   → 可导出 Excel 表格，带颜色标注和筛选器
   → 对感兴趣的岗位，一键跳转到匹配分析或写求职信

输出效果：

你：/resume-match（或"帮我分析一下简历和 JD 的匹配度"）
AI：请提供你的简历和目标岗位 JD
你：[上传简历 + 粘贴 JD]
AI：→ 输出多维度匹配评分（硬技能、软技能、经验、教育等）
   → 匹配等级（S/A/B/C/D）
   → 逐项优化建议
   → 如果匹配度不够，可以一键跳转到 resume-craft 优化简历

输出效果：

你：/resume-craft（或"帮我做一份简历"）
AI：你是想从零做一份新简历，还是优化已有简历？
你：从零做
AI：[通过对话收集你的经历、技能、教育等信息]
AI：选择输出格式（HTML / Word / 两种都要）和模板风格
你：HTML，Dark Header 模板
AI：→ 生成完整的 HTML 简历（含「编辑模式」和「导出 PDF」按钮）
   → 浏览器中可直接编辑文字，小改动自己改更快
   → 自动生成 PDF 文件
   → 也可选 Word 格式，生成可编辑的 .docx 文件

生成的简历效果：

你：/cover-letter（或"帮我写一封求职信"）
AI：你是要写邮件投递的正式求职信，还是招聘软件上的打招呼消息？
你：邮件投递
AI：→ 基于你的简历和 JD，生成 300-500 字的求职信
   → 不是简历复述，而是讲故事、建立连接
   → 可以多轮修改，直到你满意
   → 支持中英文双语（不是翻译，是分别按各自文化习惯撰写）

输出效果：

邮件投递版	招聘软件打招呼版

你：/mock-interview（或"帮我模拟面试"）
AI：请提供目标岗位 JD 和你的简历
你：[提供材料]
AI：面试马上开始，一共三轮——

第一轮：HR 面试（5-6 题）
  → 考察求职动机、文化匹配、稳定性
  → 表面友好，但会在关键问题上追问

第二轮：业务主管面试（6-8 题）
  → 深挖项目经历（追问 2-3 层）
  → 情景题、压力面

第三轮：高管终面（4-5 题）
  → 开放性问题，看思维方式
  → 会提出反面论点要求回应

面试结束后 →
  → 综合评分 + 录用建议
  → 6 维度能力雷达图
  → 逐题详细反馈 + 个性化参考回答
  → 备考行动清单

输出效果：

总评 & 能力维度	逐题反馈 & 备考建议

你：/offer-decision（或"帮我选 offer"、"两个 offer 怎么选"、"帮我谈薪"）
AI：你手上有几个 offer？每个 offer 的公司、岗位、薪资是什么？
你：[提供 2 个 offer 的信息]
AI：你现在最看重什么？（钱多 / 成长快 / 生活平衡 / 平台背书 / 赛道前景 / 稳定安全）
你：成长快，其次是钱

AI：→ 六维度评分对比（经济价值、成长价值、平台价值、赛道价值、生活质量、安全边际）
   → 经济价值精算：年包、税后月到手、实际时薪（大小周 vs 双休折算）、城市购买力
   → SVG 雷达图 + 每个维度逐条打分理由
   → 薪资谈判作战室：锚点价 / 市场中位数 / 底线价 + 3 套谈判话术脚本
   → 综合推荐 + 注意事项清单
   → 可生成 HTML 可视化决策报告

输出效果：

对比总览 & 雷达图	六维度详细评分	薪资谈判作战室

所有 HTML 模板支持：浏览器内编辑模式 + 一键导出 PDF + 自定义配色。

Word 模板生成可编辑的 .docx 文件，用 Word / WPS 打开即可二次修改。

第 1 步：搜岗位
  你："帮我找工作" 或 /job-hunt
  AI → 分析简历，展开 10-20 组关键词，搜 12+ 个平台
     → 输出 100+ 匹配岗位，导出 Excel
       ↓ 挑到感兴趣的岗位

第 2 步：分析匹配度
  你："帮我分析简历和这个 JD 的匹配度"
  AI → 评分 72 分（B 级），硬技能匹配但项目经验不够突出
       ↓ 建议优化简历

第 3 步：优化简历
  你："那帮我优化一下简历"
  AI → 自动衔接上一步的分析结果
     → 针对 JD 重写项目经历描述，突出匹配的关键词
     → 生成 HTML + PDF
       ↓ 简历搞定，准备投递

第 4 步：写求职信
  你："帮我写一封邮件求职信"
  AI → 基于优化后的简历 + JD，生成个性化求职信
     → 不是简历复述，突出独特价值
       ↓ 投递材料齐了，准备面试

第 5 步：模拟面试
  你："帮我模拟面试"
  AI → 三轮仿真面试（HR → 业务 → 高管）
     → 面试报告 + 逐题反馈 + 备考建议
       ↓ 拿到 offer 了！

第 6 步：选 offer & 谈薪
  你："拿到两个 offer，帮我分析一下选哪个"
  AI → 六维度横向对比 + 雷达图
     → 精算实际时薪、城市购买力
     → 薪资谈判话术 + 3 套场景脚本
     → 推荐最优选择 + 注意事项
       ↓ 签约！🎉

MIT

用 AI 写代码做出来的 AI 求职工具，这就是 Vibe Coding ✨