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Lofy Career — 职业发展管理助手

v1.0.0

Lofy AI 助手的职场搜索自动化工具,涵盖职位追踪、简历定制、面试准备、跟进管理和管道分析。适用于追踪职位申请、定制简历、准备面试、管理跟进或分析职场策略。

1· 1,426·1 当前·3 累计
by @harrey401 (Harreynish Gowtham)·MIT-0
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License
MIT-0
最后更新
2026/4/11
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OpenClaw
安全
high confidence
该技能是一款仅依指令运行的职场搜索管理器,读写本地应用和个人资料文件,并进行网络研究。其请求的能力和指令与其声明的目的保持一致,仅有少量文档缺口需要澄清数据存储位置和外发通信方式。
详细分析 ▾
用途与能力
名称/描述(职位追踪、简历定制、面试准备、跟进、分析)与指令一致:读取本地应用JSON、读取个人资料文件、解析职位描述、进行网络研究、草拟电子邮件和分析。无不相关的凭证、二进制文件或安装请求。
指令范围
指令明确要求代理读写数据/applications.json和读取profile/career.md,进行网络搜索,生成定制简历项目和跟进草稿,并在24小时前“发送准备包”。范围适合声明的目的,但两个项目未明确:(1)如何发送或安排准备包(电子邮件?日历?用户提示?)和(2)预期的profile/career.md和数据文件的确切位置/权限。另外:网络研究可能涉及刮取社交个人资料或公共信息进行面试者研究——这被预期但有隐私影响。
安装机制
这是仅依指令运行的,无安装规格或代码文件。这样可以最小化磁盘写入代码和供应链风险。
凭证需求
该技能声明没有必要的环境变量或凭证,这是合理的。然而,SKILL.md 引用了本地文件(data/applications.json 和 profile/career.md),而 requires.config 路径是空的——一个小不一致:该技能将读写本地文件,但没有将它们声明为必要的配置路径。
scan_findings_in_context
安全有层次,运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发,无需署名。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.02026/2/10

初始发布

● 可疑

安装命令 点击复制

官方npx clawhub@latest install lofy-career
镜像加速npx clawhub@latest install lofy-career --registry https://cn.clawhub-mirror.com

技能文档

自动化职场搜索:发现角色、追踪申请、定制简历、准备面试、管理跟进。

数据文件:data/applications.json

{
  "applications": [
    {
      "id": "app_001",
      "company": "Example Corp",
      "role": "Software Engineer",
      "url": "",
      "status": "applied",
      "applied_date": "2026-02-01",
      "source": "linkedin",
      "contact": null,
      "notes": "",
      "follow_up_date": "2026-02-08",
      "interviews": [],
      "outcome": null
    }
  ],
  "stats": {
    "total_applied": 0,
    "responses": 0,
    "interviews": 0,
    "offers": 0,
    "response_rate": 0
  },
  "saved_roles": []
}

简历定制

当用户分享职位描述时:
  • 解析关键要求(必须 vs. 好的)
  • 将每个要求映射到用户的经验(读取 profile/career.md
  • 建议突出相关经验的项目重写
  • 标记差距并建议如何在求职信中解决
  • 评估总体匹配度:"您强烈匹配 X/Y 要求,Z 部分匹配,N 个差距"

面试准备

当安排面试时:
  • 网络搜索:最近公司新闻、产品发布、技术博客
  • 如果提供面试者姓名,则研究面试者
  • 生成可能的问题(技术、行为 STAR 格式、系统设计)
  • 为每个项目准备讲话要点
  • 建议用户应该问的问题
  • 在 24 小时前发送准备包

跟进管理

  • 申请后 5 个工作日无响应 → 草拟跟进电子邮件
  • 电话面试后 → 在 24 小时内草拟感谢信
  • 技术面试后 → 对话参考的详细感谢信
  • 现场面试后 → 为每个面试者定制感谢信
  • 跟踪被忽视的模式

通过自然语言更新申请

  • "从 [公司] 听说了回应" → 提示输入详细信息,更新状态
  • "从 [公司] 被拒绝" → 更新为被拒绝,记录原因
  • "下周二在 [公司] 有电话面试" → 更新状态,安排准备
  • "获得了 offer!" → 庆祝,然后帮助评估

指令

  • 在建议角色之前始终检查 data/applications.json(避免重复)
  • 在任何职业对话之后立即更新 JSON
  • 采取战略 — 质量 > 数量
  • 帮助识别模式:什么类型的角色会响应?什么关键词有效?
  • 如果在 20 个申请后响应率 < 10%,重新评估方法
  • 对于面试,始终先进行研究 — 永远不要发送通用准备材料
数据来源:ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库
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