キャリアの在庫、ジョブの説明(JD)マッチング、履歴書の作成、履歴書の作成、納品まで、すべてのカテゴリのエージェントとダイアローグAIのための完全なカリキュラムのvitaeワークフロー。

ユーザーが容易に無視された経験と値を発見し、再利用可能なMarkdownエクスペリエンスの証拠ベースを確立するのに役立ちます。 ターゲットジョブの説明(JD)を取得し、ジョブの要件を解釈し、エビデンスにマッチし、ジョブのニーズに適応します。 特定のライティング方法やドキュメント生成が必要な場合は、他のスキルを呼び出します。

主な機能

• 仕事の説明(JD)がない場合、経験の在庫を取ることもでき、配送段階まで、すべての発掘を延期することはできません。
• ユーザーは、自然、特定の問題、および専門の判断を社内で維持することを忘れないでください。
• 事実、見積り、解釈、およびカリキュラムの伝播、追加の経験はありません。
• 職務の説明(JD)の生産 - 証拠マッチングの行列、およびその後の重点、圧縮またはカリキュラムの書き換えに関する決定。
• 必要に応じて、他のスキル固有の方法や文書生成機能を使用して、このワークフローによって均一な方法で実施されるため。
• 書き換えフェーズ中に発見された新しい事実、更新されたデータとプロジェクト進捗は、エクスペリエンスライブラリに戻って同期され、ユーザーに説明されます。
• 最初のCVの後に[[[[T0]と[(T1])]を保存します。新しいジョブの説明(JD)を扱うときに、同じPDFが何度もアップロードされないようにします。
• 詳細なインタビューは、コラボレーション、難易度、意思決定、償還などの行動的なインタビューの通常の内容と行われ、残りの経験はフォローアップインタビューの準備にも役立ちます。

使い方

方法I: 倉庫リンクをエージェントに与える

リポジトリのリンクをコピーし、エージェントに指示します。

Agent が GitHub からスキルのインストールをサポートしている場合、倉庫全体にクローニングまたはインストールすることもできます。

インストール時に倉庫の ’ s 元のディレクトリ構造を保持するのに十分です。

方法II:AIの対話まで

リポジトリをダウンロードした後、対話AIにアップロードします。

• [T2] -[T3] フォルダ内のすべてのMarkdownファイル
• 編集可能なHTMLを生成する必要がある場合は、それをアップロードしてください。 [T4]

それからそれを言う:

[[T5] 主にスキル設定をサポートするエージェント、一般的な対話AIはアップロードする必要はありません。 [[[T6] および LICENSE] は、ワークフローを実行する必要はありません。

初めての経験プロセスとカリキュラムの伝播のインポートが完了すると、AIが生成する[[[T8]、[[T9]と简历版式档案.mdが一緒に保存されることがあります。 会話やエージェントに切り替えるたびに、Markdownファイルが3つだけアップロードでき、元のPDFは正常に再公開されません。

# 繰り返し使用: オプションのオリエンテーションマスターとプロジェクト材料ライブラリ

基本的なカリキュラムのvitaeが最初に確立されると、ワークフローは、主に関心のある位置や指示を尋ねます。それは既に直接使用されることを示されています。 異なる方向に繰り返し適用する場合は、ブランドマーケティング、コミュニティオペレーション、ユーザーリサーチなどの複数のマスターバージョンを作成できます。 1つの方向だけがあると、1つは十分であり、あなたのターゲットは番号を決定します。

オリエンテーションマスターは、その方向で一般的な経験選択、シーケンシング、プレゼンテーションを保存し、ゼロから組織されるジョブの数を減らし、物語の一貫性を維持します。