# Getting Started 这是一份面向第一次使用 `amazon-ops-career-skills` 的端到端示例。目标不是让你机械地跑完 7 个 Skill，而是展示：**旧简历 + 业务资料 + 目标 JD，如何一步步变成可核验的求职材料。** > 示例中的人物、公司、数据和业务情境均为 synthetic，不代表真实候选人。 ## 0. 你手里可能有什么 常见输入包括： ```text 旧简历.docx / pdf 年度或季度业务复盘 项目复盘 广告报表或指标汇总 库存 / 利润 / 销售分析 周报、月报、述职材料 目标 JD 你自己补充的职责范围和决策背景 ``` 不要求一次性把所有材料整理得很干净。第一步的目的就是把这些东西变成结构化证据。 --- ## 1. Evidence：先建立事实底座 调用： ```text $amazon-ops-evidence ``` 示例提示词： ```text 我准备更新亚马逊运营简历。 我会上传： 1. 一份旧简历 2. 两份业务复盘 3. 一份年度指标汇总 请先不要直接写简历。 请把材料整理成 Career Evidence Ledger v2.0，并完成 Experience Reframing。 要求： - 区分事实、推导和不确定信息 - 区分团队成果与我的个人 Ownership - 所有强指标保留口径和来源 - 不要补写我没有提供的职责、预算、管理范围或业务结果 - 有冲突的数据单独列出，不要自动替我选择 ``` 你应该得到的不是“漂亮文案”，而是一组可追溯 claims，例如： ```text C-001 负责某业务单元的日常经营分析 C-002 识别广告效率问题并调整投放结构 C-003 某指标从 A 变为 B，但结果同时受季节性和价格策略影响 ... ``` ### 什么时候不要跳过这一步 如果你的原始材料里同时存在： - 多个版本的指标； - 团队成果和个人贡献混在一起； - “负责 / 主导 / 协助”边界不清； - 业务复盘比旧简历详细很多； - 你准备使用比较强的量化结果； 就应该先跑 Evidence。 --- ## 2. Profile：判断你真正能投到哪里 调用： ```text $amazon-ops-profile ``` 示例提示词： ```text 基于刚才的 Career Evidence Ledger，给我做职业定位。 请输出： - current positioning - stretch positioning - unsupported positioning - 六维能力画像 - 当前最大的证据缺口 不要只根据“工作 X 年”判断资深程度。 优先看 operating unit、decision rights、KPI ownership、time horizon、mechanisms 和 cross-functional influence。 ``` 这一步的作用是回答： ```text 我现在“能证明”的层级是什么？ 我稍微 stretch 可以投什么？ 哪些岗位标题看起来接近，但实际责任已经超过我的证据？ ``` Profile 不应该创造新经历。如果 Profile 中出现 Ledger 没有的事实，应回到 Evidence 修正。 --- ## 3. JD：把招聘要求翻译成证据需求 当你找到目标职位后调用： ```text $amazon-ops-jd ``` 示例提示词： ```text 这是目标公司的亚马逊高级运营 JD。 请不要只提取关键词。 请拆成： - 业务范围 - 核心能力 - Ownership / 决策权 - KPI / 结果要求 - 跨团队协作要求 - 隐含 seniority 信号 然后映射到我的 Career Evidence Ledger： - covered - partially covered - unsupported 最后告诉我：这份 JD 对我属于 current、stretch 还是 unsupported。 ``` 这里的输出应该形成 JD Evidence Map，而不是简单的“匹配度 85%”。 --- ## 4. Resume：先写可证明的简历，再做版式 调用： ```text $amazon-ops-resume ``` 示例提示词： ```text 基于我的 Profile、JD Evidence Map 和 Career Evidence Ledger，生成社招简历。 要求： - 面向亚马逊高级运营岗位 - 只使用 verified 或我已经确认可以使用的 derivable claims - 每条 bullet 只表达一个主结论 - 优先体现 operating mechanism、判断逻辑和业务结果 - 不要把团队结果冒领成个人结果 - 不要为了显得 senior 加“统筹、主导、全面负责”等无证据词 - 同时输出可编辑 HTML - 默认无照片版 ``` ### 如果你要带照片 明确说： ```text 请生成带照片版 HTML，保留证件照上传区域。 ``` 如果没有明确要求，默认使用无照片版。 ### HTML 预览怎么理解 HTML 是编辑和检查层，不是独立的排版引擎。 当前模板使用： ```text 连续编辑画布 + A4 预览参考线 + 浏览器 Print Preview 负责最终真实分页 ``` 因此： - 页面中的 A4 线用来预估哪里可能换页； - 最终 PDF 以浏览器打印预览为准； - 长工作经历允许自然跨页； - 不应该为了“网页里正好一页”强行删掉有价值内容。 ### 导出 PDF ```text Open HTML → 检查内容 / 字号 / 照片 → Print → 检查 A4 Print Preview → Save as PDF ``` --- ## 5. Audit：生成以后再攻击自己的简历 调用： ```text $amazon-ops-resume-audit ``` 示例提示词： ```text 审计刚才这份简历。 请逐条检查： - 证据是否足够 - 指标口径是否容易误读 - 因果是不是说得过满 - 团队成果有没有被写成个人成果 - Ownership 是否超出事实 - 是否存在面试一追问就讲不清的 bullet 给出：keep / soften / remove / recover。 ``` `recover` 的意思不是“帮我编完整”，而是指出：**如果想保留这条强声明，还缺什么真实证据。** --- ## 6. Interview：围绕强声明追问，而不是背 STAR 调用： ```text $amazon-ops-interview ``` 示例提示词： ```text 基于最终简历和 Career Evidence Ledger，模拟面试。 不要只问泛泛的 STAR。 优先攻击我简历里最强的 5 条声明： - 指标口径 - baseline - 我的具体动作 - 为什么这么判断 - 还有哪些备选方案 - 团队和我的贡献怎么拆 - 结果受哪些外部因素影响 - 如果重做会改什么 每轮回答后给我评分，并指出还需要补什么证据。 ``` 这样准备出来的面试材料会和简历共用同一套事实，而不是另起一套“故事”。 --- ## 7. Greeting：最后再压缩成第一句话 调用： ```text $amazon-ops-greeting ``` 示例： ```text 目标岗位：亚马逊高级运营 平台：Boss直聘 请基于最终简历中已经确认的 2-3 个最强亮点，生成： - 稳妥版 - 进取版 要求控制在手机端容易读完的长度，不要新增指标。 ``` Greeting 是求职材料链路的最外层，不应该反过来创造新的职业事实。 --- ## 常见捷径 ### 我已经有一份不错的简历，只想改表达 可以从 `$amazon-ops-resume-audit` 开始。如果 Audit 发现很多声明无法追溯，再回到 Evidence。 ### 我没有目标 JD，只想先整理自己 先跑： ```text Evidence → Profile → Resume ``` 等有具体 JD 后再： ```text JD → Resume rewrite / Audit ``` ### 我只有目标 JD，还没有整理业务材料 不要直接让 Resume 按 JD “补齐”。正确顺序仍然是： ```text Raw Materials → Evidence → Profile → JD → Resume ``` ### 我只是想写一句 Boss 打招呼语 可以直接用 Greeting，但所有亮点仍必须来自你真实提供的内容。若要更稳定，先提供最终简历。 --- ## 使用原则 记住四句话即可： 1. **Evidence first**：先知道什么能证明，再决定怎么写 2. **Positioning follows ownership**：定位跟实际责任走，不跟工龄自动走 3. **Resume is a compressed evidence surface**：简历是证据的压缩表达，不是证据本身 4. **Interview must survive claim-level probing**：简历里越强的声明，越应该能经得起逐层追问 如果你不确定下一步该用哪个 Skill，可以直接描述你目前手里有什么材料，以及你现在要解决什么求职问题，再选择最短入口。