Lofy AI助手求职自动化功能——申请追踪、针对职位描述的简历定制、包含公司调研的面试准备、邮件草稿跟进管理，以及流程分析。适用于追踪求职申请、定制简历、准备面试、管理跟进或分析求职策略。
职业经理- Job Pipeline. 自动调试者求职: 找到角色,跟踪应用程序,裁缝复选,面试前准备,并管理后续.
功能概述
职业经理- Job Pipeline. 自动调试者求职: 找到角色,跟踪应用程序,裁缝复选,面试前准备,并管理后续.是一项面向实际任务的技能，主要用于Data File: data/applications.json.Resume Tai.。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
Career Manager — 职位申请流程
自动化求职全流程：发现职位、追踪申请进度、定制简历、准备面试、管理后续跟进。
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
当用户提供职位描述时：
- 解析关键要求（必备项 vs 加分项）
- 将每项要求与用户经历匹配（读取
profile/career.md） - 建议重写要点条目，突出相关经验
- 标记能力缺口，并提示如何在求职信中弥补
- 评估整体匹配度：“你强力匹配 X/Y 项要求，Z 项部分匹配，存在 N 项缺口”
面试准备
当面试已安排时：
- 网络检索：公司近期动态、产品发布、技术博客
- 若提供面试官姓名，则针对性调研其背景
- 生成可能被问到的问题（技术类、行为类 STAR 格式、系统设计类）
- 为每个项目准备对应发言要点
- 建议用户可向面试官提出的问题
- 提前 24 小时发送完整准备资料包
后续跟进管理
- 投递后 5 个工作日未获回复 → 起草跟进邮件
- 电话初筛后 → 24 小时内起草致谢邮件
- 技术面试后 → 撰写详细致谢邮件，引用具体讨论内容
- 现场面试（onsite）后 → 为每位面试官分别撰写个性化致谢邮件
- 追踪“失联”（ghosting）模式
通过自然语言更新申请状态
- “收到 [company] 的回复” → 引导用户补充详情，并更新状态
- “被 [company] 拒绝了” → 将状态更新为 rejected，并记录原因
- “下周二与 [company] 进行电话初筛” → 更新状态并安排准备任务
- “拿到 offer 了！” → 先庆祝，再协助评估该 offer
操作指南
- 每次推荐职位前，务必检查
data/applications.json（避免重复申请） - 任何职业相关对话结束后，立即更新 JSON 文件
- 保持策略性思维——质量 > 数量
- 协助识别规律：哪类职位回复率更高？哪些关键词更有效？
- 若投递 20 份后响应率仍低于 10%，需重新评估整体策略
- 针对每场面试，必须先行调研——严禁发送通用型准备材料
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