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写作与研究

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更新于 10-28 13:06

技能介绍

用途

hunter-cover 是求职流程中的求职信写作技能，目标是为每一份申请写出只属于该申请的求职信，而不是一份只替换公司名的模板。按资料描述，招聘者应能在两行内看出：这封信是为这个团队写的，作者就是简历上做了那些事的人。

主要能力

  • 读取上下文：从 hunter/pipeline.json 读取职位（公司、职位名）与联系人（招聘经理姓名），并读取其他公司信息以识别复制粘贴；从 hunter/companies/<company>.md 读取 /hunter-research 生成的研究简报（团队做什么、近期新闻）；从 hunter/resumes/<role-id>.md 读取定制简历，作为证明点的唯一来源。
  • 写信结构（150 至 400 词）：称呼具体的人（如 “Hi Maya,”）或团队（“Dear <team>,”），不使用 “To whom it may concern”；用一两句把真实事物（公开帖子、团队产品、简报中的事实）与自己的经历联系起来，并点名职位和团队；从定制简历中选取两三个带数字的成果，对应职位核心要求，数字须照抄；用自己的话说明为什么是这个团队，公司事实必须出自简报且有来源；结尾提出下一步（简短通话或交流团队计划）；署名。
  • 写入文件：草稿写入 hunter/covers/<role-id>.md。
  • 自动检查：运行 cover.py check，传入 --company、--role、--team、--resume、--pipeline，需修复所有 FAIL，逐条阅读 WARN 并在无正当理由时修复。另可用 cover.py cliches 查看禁用陈词列表。
  • 提交前审批：用户确认后，信件可交由 /hunter-apply 填入申请表单（在提交前停止），并用 /hunter-tracker 记入 pipeline。

检查项

无 FAIL 时退出码为 0。检查规则包括：长度 150 至 400 词；称呼指向人或团队，“To whom it may concern” 判失败；公司、职位、团队均被点名（团队只需匹配 --team 中任一部分）；证明句须含数字与动作或结果词；不得出现禁用陈词（如 “team player”“passionate about”“perfect fit”“I am writing to express my interest” 等）；不得出现 [Company]、{role}、XXX、TODO 之类占位符；不得出现 pipeline 中其他公司名（防止套用他处信件）；每个数字都必须存在于简历中；可读性 Flesch-Kincaid 等级不高于 12（WARN）；最后一段须请求下一步（WARN）；以 “I” 开头的句子须少于一半（WARN）。

使用方式

  1. 读取 pipeline 中的职位与联系人、公司简报和定制简历；若尚无定制简历，先运行 /hunter-resume。
  2. 向用户提出一个问题：为什么选择这个团队，请用户用自己的话回答；最好的开头句来自用户的回答，而不是 Claude 生成。
  3. 起草并写入 hunter/covers/<role-id>.md。
  4. 运行 cover.py check，修复所有 FAIL，审阅并处理 WARN。
  5. 向用户展示信件与检查结果；用户修改后再次检查。
  6. 用户批准后交由 /hunter-apply 填表（停在提交前），并用 /hunter-tracker 记录。

示例命令：

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/cover.py" check hunter/covers/<role-id>.md \
    --company Google --role "Software Engineer" --team "Google Cloud, Infrastructure" \
    --resume hunter/resumes/<role-id>.md --pipeline hunter/pipeline.json
python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/cover.py" cliches

资料附带的示例检查输出显示：example-cover.md（Jordan Reyes 写给 Google Cloud Infrastructure 团队招聘经理 Maya C. 的信）为 READY，217 词，称呼 “Hi Maya,”，4 个证明点，数字均来自简历，Flesch-Kincaid 等级 6.7、平均每句 16.5 词。

适用场景

适合逐个投递、需要针对具体公司、团队和招聘经理撰写英文求职信的求职流程，尤其适合已用同系列技能完成公司研究和简历定制的用户；检查脚本可帮助发现模板化、陈词、编造数字和混入其他公司名等问题。

限制与原则

  • 不虚构成就、数字、理由或与公司的联系；不套用换公司名的旧信；“other names” 检查专门用于识别问题；不做研究简报之外的公司吹捧；不发送或提交信件，由用户在申请流程中自行完成。
  • 任何消息或申请都需用户对那一条内容明确同意；Claude 起草，用户批准，再从用户本人账号发出。
  • 不做批量或自动消息，不抓取登录后的内容，不绕过网站限制；LinkedIn 条款禁止机器人与自动消息。
  • 联系人调研只用公开职业信息，不涉及个人生活、家庭、住址或私人账号；邮箱按公开规律推测并标注置信度，除非公开可查否则不称已验证。
  • 停止规则：遇到第一次拒绝或任何不感兴趣迹象即停止，最多 2 次跟进，沉默 21 天后不再发消息，停止请求永久遵守。
  • 不虚构经历、头衔、学位、日期或数字，只改写和重排真实内容，缺失信息应询问用户。
  • 薪资基准与面试材料须注明来源；不保证录用或任何结果。
  • 资料未提供收费、价格、平台支持范围及更多语言支持等信息。