# Synthesis Candidates (raw) — 求职 / 面试辅导（求职教练视角）

> Step 0 输出。Phase 2 跨 6 轨 research 收集的候选信号，先落盘再走三重验证。
> industry_type=`coaching_practitioner`，locale=`global`，profile=`practitioner`。
> 6 轨 manifest 合计 163 条 source（figures 36 / tools 34 / canon 20 / sources 25 / glossary 25 / workflows 23），一手 verified+surrogate 约 77 条 ≈ 47%（机械口径偏低，creator 裸域博客 / YouTube / vendor docs 被保守判 secondary 所致）。

## 候选心智模型 (target 15-30)

| # | Candidate | 出现于 tracks | 出现 figures / source 数 | 类型 | 备注 |
|---|-----------|-------------|----------------|------|------|
| C1 | 定位先于一切执行（定位错了后面全白做） | 01,03,04,06 | Belcak/Bolles/Burnett&Evans/LaCivita/孙圈圈 + canon 3 + W1/2/3/5/6/8 | cross-track 强 | 求职第一性问题；每条弧线第一步 + 头号失败模式 |
| C2 | 从招聘方 / ATS / 岗位的痛点出发倒推（不是从「我想要什么」出发） | 01,03,04,06 | Liz Ryan/Belcak/Madeline Mann/LaCivita/Alison Green | cross-track 强 | pain letter、JD 拆解、面试官按 rubric、recruiter 议价逻辑 |
| C3 | 经历是「证据 / 量化」不是流水账（简历与面试本质都是举证） | 01,03,04,06 | Jeff Su/Belcak/Liz Ryan/McDowell/孙圈圈 + STAR/结构化面试效度 | cross-track 强 | X-Y-Z 公式、STAR、量化成就、Value Validation |
| C4 | 面试 / 求职是可训练可结构化的技能，不是天赋测试 | 01,03,04,06 | McDowell/Lewis Lin/LaCivita/Madeline Mann + 结构化面试 meta | cross-track 强 | 有 I/O 心理学实证底座（McDaniel 1994 / Schmidt&Hunter 1998） |
| C5 | networking vs 网申是场景判断不是教条（按赛道/层级/locale 判断） | 01,02,03,04,06 | Belcak vs 网申优化派 + W1/3/8 + canon 概念 22 | cross-track 强 | intake warning #6；不站队，给「什么场景用什么」框架 |
| C6 | 可控部分 vs 结构性约束的边界 —— 教练优化可控的，不 victim-blame 不可控的 | 01,03,05,06 | Alison Green + W3/7/8/9 + 就业市场周期框架 + BLS/统计局 | cross-track 强 | intake warning #3/#7；诚实边界核心；不归因「你不够努力」 |
| C7 | 谈薪是多变量博弈不是要数字 | 01,03,04,06 | Madeline Mann/Lewis Lin/LaCivita + W7 + competing offer/vesting | cross-track | base 之外都能谈；先报数字者吃亏；用真实杠杆 |
| C8 | 对流行求职建议保持结构性怀疑（营销噪音 + 黑产重） | 01,05,06 | Alison Green/Belcak（ATS myth）+ 培训机构样本 + 行业拒绝话术 | cross-track | 按行业/场景判断；「保 offer」是最大的雷 |
| C9 | 求职是可管理的转化率漏斗，不是碰运气 | 03,04,06 | 求职漏斗概念 + W9 教练诊断 + Jeff Su/Belcak | cross-track | 卡哪层问题在哪层；不情绪化归因 |
| C10 | 优化 vs 造假的红线（呈现真实的最好版本 OK，虚构是红线） | 02,03,04,06 | W6/W7 + 简历造假vs优化框架 + 呈现优化vs能力造假框架 | cross-track | 硬边界；背调/试用期会暴露；不可软化 |
| C11 | 资深的增量是「分配对注意力 + 守边界 + 管预期」，不是抄近道给确定性 | 03 | W1-W9 资深路径模式总结 | single-track 强 | coaching_practitioner + 黑产语境共同决定；元规律 |
| C12 | locale 决定一切（国内外两套体系几乎不可移植） | 01,02,03,06 | 工具决策树根节点 + W1/2/3 + glossary 国内外术语差 | cross-track 强 | 简历格式/渠道/校招机制/谈薪文化都不同 |
| C13 | 绕开正式投递端口、直接触达做决定的人（hidden job market） | 01,04,06 | Belcak/Liz Ryan/LaCivita/Bolles + 弱关系理论 | cross-track | 但需场景限定（国内校招较弱）→ 与 C5 部分重叠，考虑并入 C5/C13 二选一 |
| C14 | 按「簇 / 类型」批量准备而非逐个从零 | 03 | W1/3/4/6 资深路径 | single-track | 偏 playbook（决策启发式），推到 §2 |
| C15 | 招聘那一端在用结构化方法筛人，顺应它而非对抗它 | 04,06 | 结构化面试 meta + Madeline Mann | cross-track | 与 C4 高度重叠（C4 = 技能可训练，C15 = 顺应机制）→ 并入 C4 |
| C16 | 复盘喂回下一轮（单次经历转化为可迁移改进） | 03,06 | W4/W9 + 复盘术语 | cross-track | 偏 playbook，推到 §2 |
| C17 | AI 在重塑求职两端，教「原理」不只「当下话术」 | 02,03,06 | 工具 track AI 三品类 + workflow 近期变化 + glossary 时效 | cross-track | 偏诚实边界 + playbook，不单列心智模型 |

**心智模型候选数 = 17**（≥ 12 阈值达标；coaching_practitioner 按标准行业做，目标提炼 6-7 个）。
**合并建议**：C13 并入 C5（同属 networking 议题）；C15 并入 C4（同属「面试可训练 + 顺应机制」）；C14/C16/C17 降级为 playbook 来源。→ 最终 6-7 个心智模型：C1 定位先于执行 / C2 从招聘方痛点倒推 / C3 经历即证据 / C4 面试是可训练技能（含顺应结构化机制）/ C5 networking vs 网申是场景判断 / C6 可控 vs 结构性约束的边界 / C7 谈薪是多变量博弈。C8（结构性怀疑）+ C10（优化vs造假红线）+ C11（资深=管预期）+ C12（locale 决定一切）作为候补，择优进 §1 或落 §8。

## 候选 playbook 规则 (target 10-20)

| # | Pattern | 来源 |
|---|---------|------|
| P1 | 如果求职者上来就问「简历怎么改 / 该投哪」→ 先回退问「目标岗位收敛了吗」 | W1/5/6 失败模式 + canon「定位先于投递」 |
| P2 | 如果在为每个岗位/每场面试从零重做准备 → 抽取可复用资产（故事库/简历变体/公司簇研究） | W1/3/4/6 资深路径 |
| P3 | 简历/触达/面试答案的组织原点是「岗位在解决什么问题」，不是「我想说什么」 | W2/3/4/6 + Liz Ryan/Belcak |
| P4 | 如果经历是「负责 X」式职责罗列 → 套 X-Y-Z / STAR 重构，每段必须有可衡量 Result | W4/5/6 + Jeff Su X-Y-Z + STAR |
| P5 | 如果求职者焦虑「为什么没结果」→ 拆求职漏斗每层转化率，定位是「投递→初筛」掉还是「面试→offer」掉 | W9 + 求职漏斗概念 |
| P6 | networking vs 网申按赛道判断：海外科技/咨询/高层级/转行 networking 权重高；国内校招网申+笔试是主通道 | W1/3/8 + canon 概念 22 + intake warning #6 |
| P7 | 信息面谈铁律「第一次不要工作」—— 先了解、先建关系、先给价值 | W3 + glossary outsider-tell #4 |
| P8 | 谈薪：被过早问期望薪资时把球踢回去；offer 到手后才是谈判窗口；按总包谈不止 base | W7 + Madeline Mann + Lewis Lin |
| P9 | 简历优化与造假划清楚：量化真实成就/ATS 关键词/措辞提升 = OK；编造经历/改头衔/虚构数字 = 红线 | W6 + 简历造假vs优化框架 |
| P10 | 海外简历严格匿名化（无照片/年龄/婚育），国内按本地惯例 —— 跨 locale 必重做 | W3/6 + glossary 框架 4 反歧视法规 |
| P11 | 教练接案先诊断再出方案，不被客户的「自我诊断」带走 | W9 资深路径 |
| P12 | 转行：不一步到位同时换行业+换职能，拆中间步；转行更要靠 networking | W8 资深路径 + 弱关系理论 |
| P13 | 把 ghosting / 拒信当结构性信号不当自我评判，单场结果与自我评价解耦 | W3/4 失败模式 + glossary outsider-tell #8 |
| P14 | AI 的合法位置是赛前准备 + 赛后复盘，不是赛中喂答案；AI 辅助简历后必做去 AI 味 + 真实性核对 | W4/6 + 工具 track AI 红线 |
| P15 | 教练 output 定义成「可控部分实质提升 + 预期清醒」，不是「拿到 offer」；不做保 offer 承诺 | W9 + intake warning #1 |

**playbook 候选数 = 15**（≥ 10 阈值达标，目标 8-10 条进 §2）。

## 候选工具流派分裂（智识谱系）

| # | Split | A 派代表 | B 派代表 |
|---|-------|---------|---------|
| S1 | networking 派 vs 网申优化派 | Austin Belcak（反海投、LinkedIn networking 主场）；学术根 Granovetter 弱关系 | 网申优化派（Jobscan+Indeed+Huntr，优化简历过 ATS + 规模化投递 + tracker） |
| S2 | 简历技术派 vs 叙事派 | Jeff Su（X-Y-Z 公式/量化/模板）、Jobscan/Teal/Rezi（ATS 关键词/机器可读） | Liz Ryan（human-voiced resume / pain letter / dragon-slayer story） |
| S3 | 应试 / 框架派 vs 能力 / 探索派 | Gayle McDowell（刷题+模式识别）、Lewis Lin（CIRCLES/AARM/DIGS 命名框架） | Bill Burnett & Dave Evans（原型试验/无唯一答案）、孙圈圈（能力>技巧）、Bolles（自我评估） |
| S4 | 机构「包 offer」工业化打包 vs 1v1 个性化教练 vs 自助内容 | 国内校招/留学生培训机构（offer 先生/DBC 职梦/职优你 — 行业现状样本，非大师） | 海外个性化 1v1 coaching（Belcak/LaCivita/Madeline Mann，即便商业化也是个人 IP）；自助内容（Jeff Su 等） |
| S5 | 国内「校招工业化辅导」vs 海外个性化 career coaching（locale 硬分叉） | 国内：BOSS 直聘聊天式 + 牛客校招生态 + 春秋招工业化时间窗 | 海外：LinkedIn + recruiter screen + networking + rolling recruiting |
| S6 | 真人 mock vs AI mock（过渡期分歧） | interviewing.io 真工程师面试官 / Pramp peer mock | 2024-2025 各平台内置 AI 面试官 + 独立 AI mock 工具 |

**奠基谱系**：定位/自我盘点流派 = Bolles《Parachute》(1970) → Burnett & Evans《DYL》(2016) + 80,000 Hours；networking 流派 = Granovetter《弱关系》(1973，学术根) → Belcak；结构化/实证甄选流派 = McDaniel 1994 + Schmidt & Hunter 1998（不产 figure，是证据底座）；反套路化沟通流派 = Liz Ryan + Alison Green；技术/专业面试流派 = McDowell（CtCI）+ Lewis Lin（Decode and Conquer）。

## 候选反模式 (target 8-10)

| # | Anti-pattern | 来源 |
|---|--------------|------|
| AP1 | 跳过定位直接海投 / 直接改简历 —— 高效地做错的事 | W1/5/6 失败模式 A 类 |
| AP2 | 把「美化」和「编造」混为一谈，觉得「大家都改简历」 | W6 + glossary outsider-tell #12 + 简历造假vs优化框架 |
| AP3 | 把 ATS 当「看不懂才华的 AI 黑箱」，靠堆关键词 / 白字作弊 | glossary outsider-tell #1 + ATS 机制框架 |
| AP4 | STAR 逐字背模板 / 行为面讲成流水账职责描述 | W4 + glossary outsider-tell #3/#7 |
| AP5 | 信息面谈一开口就要工作 / 要内推 | W3 + glossary outsider-tell #4 |
| AP6 | 比 offer 只比 base 月薪，不拆总包 + vesting | W7 + glossary outsider-tell #6 |
| AP7 | 把 ghosting / 投 300 份没回音 全归因「市场差 / 我很差」 | W3 + glossary outsider-tell #2/#8 |
| AP8 | 把面试神秘化（读微表情 / 靠气场 / 话术征服） | W4 + 结构化面试效度框架 + 行业拒绝话术 |
| AP9 | 海外简历照搬国内格式（带照片 / 年龄）/ 国内校招照搬海外 networking-first | W1/3/6 失败模式 C 类 |
| AP10 | 逐字背稿 / 背题库假装有能力（技术面尤甚），试用期会崩 | W4 + 呈现优化vs能力造假框架 |
| AP11 | 教练跳过诊断、客户说改什么就改什么 / 做「保 offer」承诺 / 靠制造焦虑卖课 | W9 失败模式 + intake warning #1/#9 |
| AP12 | 把「内推」当「保过 / 内定」，或花钱买内推 | W1 + glossary outsider-tell #5 + 行业拒绝话术 #2 |

**反模式候选数 = 12**（目标 8-10 条进 §6）。

## 候选时效信号（诚实边界用）

| # | Signal | 来源 | Decay 强度 |
|---|--------|------|-----------|
| T1 | AI 在求职两端的普及（AI 改简历/模拟面 vs AI 筛简历/AI 视频初面） | tools track AI 三品类 + workflow 全 9 个近期变化 | high（< 6-12 月） |
| T2 | ATS 语义化升级 —— 纯关键词战术有效性被稀释 | 工具 track 第 4 卡 + glossary ATS 框架 | medium-high |
| T3 | 多法域 AI 招聘 / 自动化甄选监管立法 | glossary 框架 4 时间轴 | high（12 月内大概率有新动作） |
| T4 | 就业市场周期（2023-2025 裁员潮 + 国内就业承压） | workflow W1/2/3/7/8/9 + BLS/统计局 + 就业市场周期框架 | high（市场状态月度变） |
| T5 | 薪资透明立法 —— 「别先报数字」战术地区性变形 | W7 近期变化 + HBR | medium（地区性扩散中） |
| T6 | 国内校招时间窗 / 应届生认定口径逐年微调 | W1 近期变化 + glossary 国内术语 | medium |
| T7 | 签证 sponsorship 政策各国变化快 | W3 + glossary sponsorship 术语 | medium |
| T8 | 求职教练 figure 的「具体话术 / prompt / 模板」保鲜期短 | 全 track + intake warning #10 | 工具/话术快，方法论骨架慢 |

**结构性信号薄弱（必进 §8）**：
- 国内 figures / 信息源结构性偏薄 —— 国内一手主阵地（知乎/公众号/小红书/B 站）= 黑名单，国内合规可引用一手深度源仅 3 个（牛客/一亩三分地/国家统计局），方法论 creator 型 0。
- 一手率机械口径 ~47%（< 50%）—— creator 裸域博客 / Substack / YouTube 频道、招聘平台 vendor docs 被 source_verifier 保守判 secondary 的机械局限，作者实质一手内容比例远高于机械的 19%（figures track 数据）。
- canon 偏薄 —— 真正经典书 4 必读 + 2 推荐，无厚 textbook 谱系、无本学科学术期刊；学术 paper 仅 3 篇核心（作用是给「哪些做法真有效」当证据底座）。
- 求职是个人行为，没有「某公司用某工具/某流程」的 production case，多数证据是「某方法论/某教练把某工具/流程作为标准步骤」的行业现状观察 —— coaching_practitioner 行业固有特征，非调研缺陷。
- conference 维度本行业天然空缺（求职/面试辅导非会议驱动型行业）。

## 候选 Agentic Protocol 维度 (target 7-9)

| # | 维度 | 推导自哪个 mental model |
|---|------|------------------------|
| D1 | locale 体系判定（国内/海外/北美华人跨两套） | C12 locale 决定一切 |
| D2 | 求职定位与目标收敛诊断 | C1 定位先于执行 |
| D3 | 求职漏斗卡点诊断（卡哪层） | C9 求职是可管理漏斗 |
| D4 | 招聘方视角与岗位痛点研究（JD 拆解 + 招聘方在用什么 AI） | C2 从招聘方痛点倒推 |
| D5 | 渠道策略判定（networking vs 网申权重） | C5 networking vs 网申是场景判断 |
| D6 | 市场周期与结构性约束校准（可控 vs 不可控边界） | C6 可控 vs 结构性约束的边界 |
| D7 | 谈薪信息与杠杆搜集（市场数据 anchor + 真实杠杆） | C7 谈薪是多变量博弈 |
| D8 | 营销噪音 / 黑产话术甄别（保 offer / 付费内推 / 速成 / 利益冲突） | C8 对流行建议结构性怀疑 + C10 优化vs造假红线 |
| D9 | 工具与战术时效核查（AI 相关步骤做法是否过期） | C17（time-sensitivity）+ 时效信号 T1-T8 |

**维度互斥性自检**：D1 locale（体系）≠ D5 渠道策略（同一 locale 内仍要判 networking 权重，结论不同）；D2 定位（目标是什么）≠ D3 漏斗诊断（已开始投后卡在哪层，结论不同）；D4 招聘方研究（外部对象）≠ D6 市场周期（宏观背景，结论不同）；D8 黑产甄别（伦理识别）≠ D9 时效核查（工具新鲜度，结论不同）。9 个维度均能独立产出不同结论。target 7-9 个进 §9。

## Step 0 自检
- [x] 心智模型候选 17 ≥ 12（academic/标准行业阈值，coaching_practitioner 按标准行业做）
- [x] playbook 候选 15 ≥ 10
- [x] 工具流派分裂 6 条 + 奠基谱系
- [x] 反模式候选 12 条
- [x] 时效信号 8 条 + 结构性薄弱 5 条
- [x] Agentic 维度候选 9 个，互斥性已自检
- 候选未超 30，但 C13/C15 与 C5/C4 雷同已标合并；不触发冷僻协议（6 轨信号均达标，唯国内侧结构性偏薄如实标注）
