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法律AI求职助手

Overview

本技能帮助法律人（法务、律师）在求职过程中使用AI提升效率和准备质量。

核心能力：

• 公司/律所深度调研（支持 Deep Research 降级到 Web Search）
• 法律风险分析（支持 MCP 工具级降级到 Web Search）
• 网页简历生成（完全可配置的样式系统）
• 针对性简历调整
• 面试备忘录生成

工作路径：

环境检测 → 信息收集 → 材料生成 → 输出确认

---

工作流

阶段 0：环境检测与路径规划

步骤 0.1：检测可用 MCP 工具

采用功能匹配策略，不限定具体工具名称：

for 每个功能需求:
    │
    ├─ 功能1：企业被执行信息
    │   └─ 匹配关键词：executed, execution, enforcement, 被执行, 执行
    │
    ├─ 功能2：企业失信信息
    │   └─ 匹配关键词：dishonest, breach, 失信, 违约
    │
    ├─ 功能3：限制高消费
    │   └─ 匹配关键词：consumption, restriction, 限制高消费, 限消
    │
    ├─ 功能4：终本案件
    │   └─ 匹配关键词：final, closed, 终本
    │
    └─ 功能5：裁判文书
        └─ 匹配关键词：judgment, court, ruling, 裁判文书, 判决

匹配依据：
├─ 工具名称包含关键词
├─ 工具描述包含功能说明
└─ 工具参数包含 entname 或 company_name

记录可用工具列表。

详细说明见：references/mcp-tools/mcp-catalog.md

步骤 0.2：询问 Deep Research 工具

询问用户是否有以下工具：

• 秘塔AI搜索（深度研究模式）
• Perplexity Pro
• 其他 Deep Research 工具

步骤 0.3：确定岗位类型

岗位类型判断：
│
├─ 法务岗位 → 使用「公司调研框架」
├─ 律所岗位 → 使用「律所调研框架」
└─ 其他法律岗位 → 询问用户使用哪个框架

---

阶段 1：信息收集

1.1 岗位信息提取

从用户提供的内容中提取：

• 职位名称
• 岗位职责
• 任职要求
• 优先条件

如果用户只提供了公司/律所名称，引导用户提供 JD 信息。

1.2 公司/律所调研

法务岗位 - 公司调研

优先路径：Deep Research 工具
│
├─ 秘塔AI搜索：开启「深度研究」模式
│   └─ 查询："{公司名} 公司介绍 商业模式 业绩 行业地位"
│
├─ Perplexity Pro：
│   └─ 同样查询
│
└─ 降级路径：Web Search（多轮）
    ├─ 搜索1：{公司名} + "公司介绍" + "商业模式"
    ├─ 搜索2：{公司名} + "行业地位" + "竞争对手"
    ├─ 搜索3：{公司名} + "业绩" + "年报"
    └─ 整合生成简版报告

律所岗位 - 律所调研

公开信息：
├─ 律所官网团队介绍
├─ 律师专业领域公示
├─ 律所业绩展示
└─ 行业排名/奖项

私域信息（用户自行补充）：
├─ 使用 references/frameworks/firm-research-framework.md
└─ 提供问题清单引导用户收集

1.3 法律风险分析（功能级降级）

对每个功能需求独立执行：

功能需求列表：
├─ 企业被执行信息
├─ 企业失信信息
├─ 限制高消费
├─ 终本案件
└─ 裁判文书

for 每个功能需求:
    │
    ├─ 尝试查找功能匹配的 MCP 工具
    │   ├─ 检查工具名称、描述、参数
    │   ├─ 找到匹配工具 → 尝试调用
    │   │   ├─ 调用成功 → 使用 MCP 数据
    │   │   └─ 调用失败 → 继续尝试其他工具
    │   │
    │   └─ 没有找到匹配工具 → 执行降级
    │
    └─ 降级：Web Search（多轮）
        ├─ 使用预设查询模板
        ├─ 多轮搜索获取信息
        └─ 整合结果到报告

详细说明见：references/frameworks/legal-risk-framework.md │ └─ 降级：Web Search └─ 使用 references/mcp-tools/fallback-queries.md 中的对应查询模板 └─ 整合搜索结果到报告

**输出结构**：
```markdown