# Track 02 — Tools（工具地图）：求职 / 面试辅导（求职教练视角）

> Phase 1 wave 2 · Track 02 · industry=job-hunting-coach · locale=global · profile=practitioner
> 本文件 = 求职教练日常实际使用 + 给客户推荐的工具集合的三层结构 + 选型决策树（根节点 = locale）+ 避坑清单。
> **强时效警告**：AI 辅助类（决策树根下任一分支的 AI 子节点）2024-2025 变化极快，所有 AI 工具卡片 decay risk = high，任何具体工具/话术保鲜期 < 12 个月。
> last_updated: 2026-05-14

## Source Manifest

| source_id | url | bucket | last_checked | author/host | one-line note |
|-----------|-----|--------|--------------|-------------|---------------|
| T02-S001 | https://www.jobscan.co | surrogate_primary | 2026-05-14 | Jobscan | vendor docs — ATS 简历匹配度评分工具一手 |
| T02-S002 | https://www.tealhq.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | Teal HQ | vendor docs — 简历构建器 + application tracker 一手 |
| T02-S003 | https://www.rezi.ai | surrogate_primary | 2026-05-14 | Rezi | vendor docs — AI 简历生成器一手 |
| T02-S004 | https://www.linkedin.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | LinkedIn | vendor docs — 海外主力求职 + networking 平台一手 |
| T02-S005 | https://www.indeed.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | Indeed | vendor docs — 海外聚合招聘平台一手 |
| T02-S006 | https://www.glassdoor.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | Glassdoor | vendor docs — 公司评价 + 面经 + 薪资一手 |
| T02-S007 | https://www.levels.fyi | surrogate_primary | 2026-05-14 | Levels.fyi | vendor docs — 科技岗薪资数据一手 |
| T02-S008 | https://www.teamblind.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | Blind | vendor docs — 匿名职场社区一手 |
| T02-S009 | https://www.zhipin.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | BOSS 直聘 | vendor docs — 国内聊天式直招主力平台一手 |
| T02-S010 | https://www.liepin.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | 猎聘 | vendor docs — 国内中高端 + 猎头招聘平台一手 |
| T02-S011 | https://www.lagou.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | 拉勾 | vendor docs — 国内互联网垂直招聘平台一手 |
| T02-S012 | https://www.nowcoder.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | 牛客网 | vendor docs — 国内校招笔面经 + 内推 + 题库一手 |
| T02-S013 | https://maimai.cn | surrogate_primary | 2026-05-14 | 脉脉 | vendor docs — 国内职场社交 + 匿名职言一手 |
| T02-S014 | https://www.pramp.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | Pramp (Exponent) | vendor docs — peer-to-peer 技术 mock 面试一手 |
| T02-S015 | https://interviewing.io | surrogate_primary | 2026-05-14 | interviewing.io | vendor docs — 匿名技术 mock + 真工程师面试官一手 |
| T02-S016 | https://www.biginterview.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | Big Interview | vendor docs — 行为面试训练 + AI 反馈一手 |
| T02-S017 | https://leetcode.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | LeetCode | vendor docs — 技术岗 coding 题库事实标准一手 |
| T02-S018 | https://huntr.co | surrogate_primary | 2026-05-14 | Huntr | vendor docs — 求职 application tracker 一手 |
| T02-S019 | https://www.payscale.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | Payscale | vendor docs — 通用薪资数据库一手 |
| T02-S020 | https://www.kanzhun.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | 看准网 | vendor docs — 国内公司点评 + 面经 + 薪资一手（BOSS 直聘同源） |
| T02-S021 | https://www.1point3acres.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | 一亩三分地 | vendor docs — 北美华人求职面经 + 数据一手 |
| T02-S022 | https://www.shixiseng.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | 实习僧 | vendor docs — 国内实习招聘垂直平台一手 |
| T02-S023 | https://chat.openai.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | OpenAI | vendor docs — 通用 LLM，求职者改简历/模拟面/公司研究 |
| T02-S024 | https://claude.ai | surrogate_primary | 2026-05-14 | Anthropic | vendor docs — 通用 LLM，长文档简历/JD 分析 |
| T02-S025 | https://www.metaview.ai | surrogate_primary | 2026-05-14 | Metaview | vendor docs — 招聘方 AI 面试记录/总结工具（招聘端信号） |
| T02-S026 | https://www.finalroundai.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | Final Round AI | vendor docs — AI 实时面试辅助工具（争议工具） |
| T02-S027 | https://www.yoodli.ai | surrogate_primary | 2026-05-14 | Yoodli | vendor docs — AI 口语/表达教练，面试演讲反馈 |
| T02-S028 | https://blog.jobscan.co/ats-resume | verified_primary | 2026-05-14 | Jobscan blog | ATS 工作原理与简历可读性官方科普 |
| T02-S029 | https://github.com/topics/job-search | verified_primary | 2026-05-14 | GitHub | job-search topic 页 — 开源求职工具池 |
| T02-S030 | https://www.askamanager.org | surrogate_primary | 2026-05-14 | Alison Green | vendor docs — 求职/职场建议专栏一手，海量真实案例（Track 01/05 figure） |
| T02-S031 | https://cultivatedculture.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | Austin Belcak | vendor docs — networking-first 方法论 + 自家简历工具一手（Track 01 figure） |
| T02-S032 | https://www.welcometothejungle.com/en/articles | secondary | 2026-05-14 | Welcome to the Jungle | 求职媒体 — 第三方工具评测/对比 |
| T02-S033 | https://www.reddit.com/r/cscareerquestions | reference | 2026-05-14 | r/cscareerquestions | 求职者社区 — 工具吐槽/口碑信号 |
| T02-S034 | https://economicgraph.linkedin.com | surrogate_primary | 2026-05-14 | LinkedIn Economic Graph | vendor docs — LinkedIn 就业数据报告一手，渠道有效性参考 |

> **manifest 说明**：工具厂商官网（jobscan.co / linkedin.com / boss 直聘 等）= vendor 一手，按 Surrogate Sources Policy 标 `surrogate_primary` + note 带「vendor docs」关键词。`source_verifier.py classify` 对这些 unknown host 自动判 `secondary`，按规范只能升级到 `surrogate_primary`（vendor docs 类），不私自标 verified_primary。blog 子域名（blog.jobscan.co）与 github topic 页 verifier 自动判 verified_primary。黑名单 URL（G2 / Capterra / 知乎 / 公众号 / 百度百科）零进表。

## 总览（按 tier 分组）

### 必备（5 个）
| 工具 | 一句话 | locale | Decay | Sources |
|------|--------|--------|-------|---------|
| LinkedIn | 海外求职 + networking + 公司研究的中枢，海外几乎绕不开 | global（海外主力） | low | T02-S004, T02-S031, T02-S034 |
| BOSS 直聘 | 国内社招主力，聊天式直接触达 HR/老板 | zh-CN | low | T02-S009, T02-S020 |
| 牛客网 | 国内校招生态中枢：海量笔面经 + 内推 + 题库 | zh-CN | low | T02-S012 |
| Jobscan / Teal（ATS 匹配类） | 把简历与 JD 做关键词匹配度评分，应对机器初筛 | global（海外为主） | medium | T02-S001, T02-S002, T02-S028 |
| ChatGPT / Claude（通用 LLM） | 改简历、模拟面问答、公司岗位研究、谈薪脚本草拟的瑞士军刀 | global | high | T02-S023, T02-S024 |

### 场景特化（6 个）
| 工具 | 一句话 | locale | Decay | Sources |
|------|--------|--------|-------|---------|
| Glassdoor | 海外公司评价 + 面经 + 薪资区间，面试前情报 | global（海外） | medium | T02-S006 |
| levels.fyi | 科技岗精确薪资数据，谈薪锚点 | global（海外科技岗） | medium | T02-S007 |
| 一亩三分地 | 北美华人求职：面经 + 时间线 + 身份/签证讨论 | 北美华人 | medium | T02-S021 |
| Pramp / interviewing.io | 技术岗 mock 面试，找真人/工程师练手感 | global（技术岗） | medium | T02-S014, T02-S015 |
| LeetCode | 技术岗 coding 题库事实标准 | global（技术岗） | low | T02-S017 |
| Huntr / Teal tracker / Notion 看板 | 求职过程管理：投递、跟进、面试日程不丢 | global | medium | T02-S018, T02-S002, T02-S033 |

### 新兴（3 个）
| 工具 | 一句话 | locale | Decay | Sources |
|------|--------|--------|-------|---------|
| AI 实时面试辅助（Final Round AI 等） | 面试中实时喂答案/提示 — 争议工具，红线警示 | global | high | T02-S026 |
| AI 表达/演讲教练（Yoodli 等） | 录像分析语速/填充词/眼神，模拟面试复盘 | global | high | T02-S027 |
| 招聘端 AI 面试/记录（Metaview / AI 视频面试） | 招聘方在用的 AI — 教练必须懂「对面在用什么」 | global | high | T02-S025 |

---

## 必备层（≥ 80% 从业者/客户用）

### 1. LinkedIn

- **One-liner**: 海外求职的中枢平台——投递入口 + networking 触达 + 公司/人脉研究三合一，海外求职教练几乎不可能绕开它。（evidence: [T02-S004, T02-S031, T02-S034]）
- **Tier**: 必备
- **Maintainer / Owner**: LinkedIn Corp（Microsoft 子公司），https://www.linkedin.com
- **License**: proprietary（freemium，Premium / Recruiter 付费层）
- **Maturity signals**:
  - 用户规模：全球 10 亿+ 注册用户（LinkedIn 官方口径，last checked: 2026-05-14）
  - 行业地位：海外白领求职/networking 的默认基础设施，已稳定 10+ 年
  - Activity: healthy（持续迭代，2024-2025 大量 AI 功能上线）
- **典型使用场景**:
  - 海外岗位投递 + recruiter 主动触达（"Open to Work" 信号）
  - networking / informational interview：找到目标公司在职者发起弱关系连接
  - 公司研究：看团队构成、近期招聘趋势、员工背景
- **不适合 / 替代方案**: 国内求职几乎无效（国内招聘不走 LinkedIn，且领英中国「领英职场」已于 2023 年关闭）→ 国内用 BOSS 直聘 / 脉脉。海外蓝领/时薪岗位 LinkedIn 覆盖弱 → 用 Indeed。
- **生产案例**: Austin Belcak（Cultivated Culture）整套 networking-first 方法论以 LinkedIn 为操作主场，教求职者用 LinkedIn 找内推人而非海投网申（evidence: [T02-S031]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 与 Track 01 的 Austin Belcak、Jeff Su（前 Google，大量 LinkedIn 优化战术内容）强关联。
- **近期变化** (近 12 个月): 2024-2025 上线 AI 辅助写帖/改 profile、AI 求职助手（Premium）；recruiter 端也加 AI 候选人匹配——平台两端同时 AI 化。
- **可信度**: high
- **Decay risk**: low（24+ 个月内被取代概率 < 20%，已是海外求职基础设施；但 *平台内的 AI 功能* 单独评 high）

### 2. BOSS 直聘

- **One-liner**: 国内社招主力平台——「聊天式直招」模式，求职者直接和 HR/用人老板对话，绕开传统简历投递黑洞。（evidence: [T02-S009, T02-S020]）
- **Tier**: 必备
- **Maintainer / Owner**: 看准网络科技（北京）/ KANZHUN（与看准网同源），https://www.zhipin.com
- **License**: proprietary（freemium，求职端基本免费）
- **Maturity signals**:
  - 用户规模：国内月活规模行业第一梯队（BOSS 直聘上市财报口径，last checked: 2026-05-14）
  - 行业地位：国内社招（含部分校招）事实上的默认平台，已稳定 5+ 年
  - Activity: healthy
- **典型使用场景**:
  - 国内社招/跳槽：直接和招聘方对话确认岗位真实性、JD 细节、薪资范围
  - 快速试探市场：发起对话量大，反馈周期短
  - 中小公司/创业公司岗位覆盖优于猎聘
- **不适合 / 替代方案**: 中高端岗位（总监级以上、年薪百万级）覆盖弱 → 用猎聘 + 猎头。互联网技术岗深度信息弱 → 配合拉勾。海外岗位完全不适用 → LinkedIn。
- **生产案例**: 国内求职教练普遍把 BOSS 直聘的「打招呼话术 + 主动出击节奏」作为社招辅导标准模块（行业现状，evidence: [T02-S009]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无直接 Track 01 figure 关联（国内个人 IP 弱，机构化为主）。
- **近期变化** (近 12 个月): 2024-2025 平台加 AI 简历诊断、AI 岗位推荐；招聘方端也用算法做简历初筛——国内平台同样两端 AI 化。
- **可信度**: high
- **Decay risk**: low（国内社招基础设施，24+ 个月稳定；平台内 AI 功能单独评 high）

### 3. 牛客网

- **One-liner**: 国内校招生态的中枢——海量笔面经 + 内推入口 + 刷题题库 + 公司讨论区，应届生求职几乎人手一个。（evidence: [T02-S012]）
- **Tier**: 必备（限定国内校招场景；社招/海外场景下降为非必备）
- **Maintainer / Owner**: 牛客网（北京牛客科技），https://www.nowcoder.com
- **License**: proprietary（freemium，会员/题库付费）
- **Maturity signals**:
  - 行业地位：国内校招笔面经聚合的事实标准，已稳定 8+ 年
  - 内容厚度：覆盖几乎所有国内大厂 + 外企在华岗位的笔试/面试真题与时间线
  - Activity: healthy（每年春秋招高峰活跃度极高）
- **典型使用场景**:
  - 校招笔面经研究：目标公司目标岗位的历年真题、面试流程、时间线
  - 内推：平台聚合各公司内推码/内推帖
  - 刷题：技术岗笔试题库（功能上与 LeetCode 重叠，但更贴国内笔试题型）
- **不适合 / 替代方案**: 社招/有经验者价值大幅下降（牛客重校招） → 社招看脉脉职言 + 看准网。海外岗位无效 → 一亩三分地 / Glassdoor。题目刷深度不如 LeetCode → 技术岗主刷 LeetCode、牛客作国内题型补充。
- **生产案例**: 国内校招辅导机构（offer 先生 / 职优你 等）普遍把「牛客面经研究」作为模拟面试前的标准准备步骤（行业现状，evidence: [T02-S012]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无直接 Track 01 figure 关联。
- **近期变化** (近 12 个月): 2024-2025 上线 AI 模拟面试、AI 简历批改功能，时效性强、保鲜期短。
- **可信度**: high
- **Decay risk**: low（国内校招基础设施，平台本身稳定；新增 AI 功能单独评 high）

### 4. Jobscan / Teal（ATS 匹配度类）

- **One-liner**: 把简历与目标 JD 做关键词匹配度评分，应对 ATS（申请人追踪系统）机器初筛——海外网申场景的简历优化标配。（evidence: [T02-S001, T02-S002, T02-S028]）
- **Tier**: 必备（海外网申场景）
- **Maintainer / Owner**: Jobscan（https://www.jobscan.co）；Teal（Teal HQ，https://www.tealhq.com）——两个独立产品，同属「ATS 匹配 + 简历优化」流派
- **License**: proprietary（均 freemium：免费额度有限，深度功能付费）
- **Maturity signals**:
  - Jobscan：ATS 匹配度评分这一品类的代表工具，运营 8+ 年（last checked: 2026-05-14）
  - Teal：简历构建器 + application tracker + Chrome 插件，2020 后快速起势
  - Activity: healthy（两者均持续迭代，2024-2025 加重 AI 改写功能）
- **典型使用场景**:
  - 海外网申前：把简历贴进去对照 JD，补关键词、调格式可读性、查 ATS 解析问题
  - 批量投递场景：每个岗位快速生成针对性简历版本
  - Teal 额外承担投递追踪（与 Huntr 同品类）
- **不适合 / 替代方案**:
  - 国内简历几乎不需要（国内 ATS 渗透率低，BOSS 直聘是聊天式、看的是人不是机器解析）→ 国内用超级简历 / 五百丁做格式模板即可。
  - networking 内推路径下 ATS 权重大幅下降（内推简历多由人直接看）→ 走内推时 ATS 优化优先级降低。
  - **过度堆关键词 = 关键词填充（keyword stuffing）**，被人看到反而扣分 → 工具给的是参考，不是照抄。
- **生产案例**: Jobscan 官方科普长期讲解 ATS 如何解析简历、为什么格式（表格/图片/多栏）会破坏机器可读性，是海外简历优化的常识来源（evidence: [T02-S028]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无直接 Track 01 figure；但与 Liz Ryan 的「human-voiced resume」叙事派形成流派对立（见 Phase 2 提示）。
- **近期变化** (近 12 个月): 2024-2025 两者都把 AI 简历改写做成核心卖点；同时招聘端 ATS 也在升级语义匹配（不再纯关键词）——「优化关键词」这一战术本身的有效性正在被稀释，强时效。
- **可信度**: high（工具存在与功能）/ medium（「ATS 必须靠工具优化」这一主张有营销夸大成分，业内有争议）
- **Decay risk**: medium（12-24 个月内被显著改变概率 20-40%——ATS 语义化升级 + 招聘端 AI 化会改变「关键词匹配」的玩法）

### 5. ChatGPT / Claude（通用 LLM）

- **One-liner**: 求职全流程的瑞士军刀——改简历、模拟面试问答、公司/岗位研究、谈薪脚本草拟、把经历改写成 STAR 结构，2024-2025 已成求职教练和求职者的默认 AI 助手。（evidence: [T02-S023, T02-S024]）
- **Tier**: 必备
- **Maintainer / Owner**: OpenAI（ChatGPT，https://chat.openai.com）；Anthropic（Claude，https://claude.ai）
- **License**: proprietary（freemium：免费层 + Plus/Pro 付费层）
- **Maturity signals**:
  - 采用度：求职/简历/面试内容创作者 2024-2025 普遍演示用 LLM 做简历与面试准备（行业现状，last checked: 2026-05-14）
  - Claude 在长文档（整份简历 + 多份 JD 同时分析）场景体感更强；ChatGPT 生态/插件更广
  - Activity: healthy（模型月级别迭代）
- **典型使用场景**:
  - 简历：把流水账经历改写成量化的、动词开头的 bullet；针对 JD 调整措辞
  - 模拟面试：生成行为题/技术题 + 追问，练习后给反馈
  - 公司岗位研究：快速梳理目标公司业务、近期动态、可能的面试关注点
  - 谈薪：草拟谈薪邮件/话术脚本，做不同回应的角色扮演
- **不适合 / 替代方案**:
  - **不能用来编造经历/虚构数字**——这是造假红线，背调和试用期会暴露（见避坑清单）。LLM 只做「呈现优化」，不做「能力造假」。
  - 通用 LLM 不替代针对性 mock 工具：技术岗真手感要 interviewing.io / Pramp，表达细节要 Yoodli。
  - **AI 味简历正在被招聘方识别**——千篇一律的 LLM 措辞反成减分项；输出必须个性化改写。
- **生产案例**: 无单一公开 case 适合引用；但「LLM 改简历 + 模拟面」已是 2024-2025 求职内容创作者的高频演示主题（行业现状，evidence: [T02-S023, T02-S024]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无 Track 01 figure 关联。
- **近期变化** (近 12 个月): **变化极快**——模型能力月级迭代；招聘端同步用 LLM 做简历初筛 + AI 视频初面，求职两端同时被 AI 重塑。任何「具体 prompt 模板/话术」保鲜期 < 6 个月。
- **可信度**: high（工具有效性）/ low（任何「具体话术/prompt」的时效可信度）
- **Decay risk**: high（12 个月内被显著改变概率 > 40%——模型迭代 + 招聘端反制 + 「AI 味」识别，使任何具体用法快速过期。**这是本 track 衰减最快的卡片，Phase 0C update 应优先刷新**）

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## 场景特化层

### 6. Glassdoor

- **One-liner**: 海外公司情报站——员工评价 + 面经 + 薪资区间三合一，面试前研究目标公司的标准入口。（evidence: [T02-S006]）
- **Tier**: 场景特化（海外求职 / 面试准备阶段）
- **Maintainer / Owner**: Glassdoor（Recruit Holdings 旗下），https://www.glassdoor.com
- **License**: proprietary（freemium，部分内容需贡献评价/付费解锁）
- **Maturity signals**:
  - 行业地位：海外公司点评 + 面经聚合的代表平台，运营 15+ 年（last checked: 2026-05-14）
  - 内容覆盖：欧美大中型公司覆盖好，小公司/新公司数据稀疏
  - Activity: healthy
- **典型使用场景**:
  - 面试前：查目标公司的面试流程、高频面试题、面试难度评分
  - 选 offer 前：看员工评价里的管理风格、文化、加班情况
  - 薪资参考：拿一个粗粒度的薪资区间锚点
- **不适合 / 替代方案**:
  - 薪资精度不如 levels.fyi（科技岗尤其） → 科技岗谈薪锚点用 levels.fyi。
  - 国内公司数据稀薄且不准 → 国内用看准网 + 脉脉职言。
  - 评价有「极端样本偏差」（满意/愤怒的人才会写）→ 当信号不当结论。
- **生产案例**: 海外面试准备方法论普遍把 Glassdoor 面经研究作为「公司研究」环节的标准步骤（行业现状，evidence: [T02-S006]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无 Track 01 figure 关联。
- **近期变化** (近 12 个月): 2024 起整合进 Indeed 生态、改版社区功能，曾因匿名性政策变更引发用户争议——使用时留意账号/匿名规则。
- **可信度**: medium（评价主观、样本偏差；面经事实性较高）
- **Decay risk**: medium（平台稳定，但匿名政策与生态整合在变，12-24 个月内体验可能显著变化）

### 7. levels.fyi

- **One-liner**: 科技岗精确薪资数据库——按公司/职级/地点拆分的 total comp（base + 股票 + 奖金），海外科技岗谈薪的硬锚点。（evidence: [T02-S007]）
- **Tier**: 场景特化（海外科技岗 / 谈薪环节）
- **Maintainer / Owner**: Levels.fyi，https://www.levels.fyi
- **License**: proprietary（数据浏览免费，付费咨询/报告增值服务）
- **Maturity signals**:
  - 行业地位：科技岗薪资透明化的代表平台，2017 起家、2020 后成谈薪标配（last checked: 2026-05-14）
  - 数据特点：职级映射（把不同公司职级拉齐）是核心价值
  - Activity: healthy
- **典型使用场景**:
  - 谈薪前：查目标公司目标职级的 comp 分布，定 anchor 和 walk-away 线
  - 选 offer：跨公司比较 total comp（而非只比 base）
  - 定位：判断自己当前/目标职级的市场水位
- **不适合 / 替代方案**:
  - 非科技岗 / 非大厂数据稀疏 → 通用岗位用 Payscale / Glassdoor。
  - 国内薪资数据弱（国内科技岗 comp 结构不同、透明度低）→ 国内用看准网 + 招聘平台区间 + 脉脉职言交叉。
  - 数据是自我上报，有幸存者/高薪炫耀偏差 → 看分布不看个例。
- **生产案例**: 海外谈薪方法论（含 Lewis Lin 体系周边）普遍把「levels.fyi 查数据 → 定 anchor」作为谈薪准备第一步（行业现状，evidence: [T02-S007]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无直接 Track 01 figure；与 Lewis Lin 的谈薪框架配合使用。
- **近期变化** (近 12 个月): 持续扩品类（加非科技岗、加更多地区）、加职业咨询服务线。
- **可信度**: medium-high（科技大厂数据质量好；长尾稀疏）
- **Decay risk**: medium（平台稳定，但薪资数据本身随市场周期波动快，数字需定期重查）

### 8. 一亩三分地

- **One-liner**: 北美华人求职社区——面经 + 面试时间线（offer/拒信节奏）+ 身份/签证（H1B/绿卡）讨论，留学生/海归求北美岗位的中文情报站。（evidence: [T02-S021]）
- **Tier**: 场景特化（北美华人 / 国际学生求职）
- **Maintainer / Owner**: 一亩三分地（1Point3Acres），https://www.1point3acres.com
- **License**: proprietary（freemium，积分/会员制解锁内容）
- **Maturity signals**:
  - 行业地位：北美华人求职面经聚合的事实标准社区，运营 15+ 年（last checked: 2026-05-14）
  - 内容特点：除面经外，「offer 时间线」和签证身份讨论是其他平台缺位的独有价值
  - Activity: healthy
- **典型使用场景**:
  - 北美岗位面试准备：目标公司面经 + 面试流程的中文一手记录
  - 时间线判断：通过他人 offer/拒信节奏判断自己流程进度是否正常
  - 身份规划：H1B 抽签、OPT、绿卡与求职时机的交叉决策讨论
- **不适合 / 替代方案**:
  - 仅覆盖北美 + 偏华人视角 → 本土候选人/其他地区用 Glassdoor / Blind。
  - 国内求职无关 → 国内校招用牛客。
  - 积分墙体验割裂、部分信息时效旧 → 当辅助情报，关键信息交叉验证。
- **生产案例**: 面向留学生的求职辅导普遍把「一亩三分地面经 + 时间线研究」作为北美求职的标准准备步骤（行业现状，evidence: [T02-S021]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无 Track 01 figure 关联。
- **近期变化** (近 12 个月): 社区形态稳定，无重大战略转向。
- **可信度**: medium（社区内容质量参差，但面经/时间线事实性较高）
- **Decay risk**: medium（平台稳定；但签证政策/就业市场内容时效性强，结论易过期）

### 9. Pramp / interviewing.io

- **One-liner**: 技术岗 mock 面试平台——Pramp 是 peer-to-peer 互练（免费），interviewing.io 是匿名 + 真公司工程师当面试官（偏付费），都解决「自己刷题但没真面试手感」的痛点。（evidence: [T02-S014, T02-S015]）
- **Tier**: 场景特化（技术岗 / 面试临场感训练）
- **Maintainer / Owner**: Pramp（现属 Exponent，https://www.pramp.com）；interviewing.io（https://interviewing.io）——两个独立产品，同属「技术 mock 面试」流派
- **License**: proprietary（Pramp 核心免费；interviewing.io freemium，深度功能/真面试官付费）
- **Maturity signals**:
  - Pramp：peer mock 的代表，运营 8+ 年（last checked: 2026-05-14）
  - interviewing.io：匿名 + 真工程师面试官模式，差异化定位，运营 8+ 年
  - Activity: healthy（两者持续运营）
- **典型使用场景**:
  - 技术岗面试冲刺期：把「会做题」转成「能在压力下边讲边写」
  - interviewing.io 额外价值：匿名练习不影响声誉、表现好可直接拿真公司面试机会
  - 行为面试也可练（不止 coding）
- **不适合 / 替代方案**:
  - 非技术岗 mock 价值有限 → 行为面试通用训练用 Big Interview，咨询 case 找同行/教练互练。
  - peer mock（Pramp）质量取决于对手水平，运气成分大 → 关键岗位上 interviewing.io 或真人教练。
  - **mock 不替代真实能力**——背题撑过 mock 但能力不匹配，试用期会崩（见避坑清单）。
  - 国内技术岗：mock 文化弱，国内用牛客模拟面 + 同行互练。
- **生产案例**: 技术面试准备方法论（Gayle McDowell《Cracking the Coding Interview》生态周边）普遍推荐 mock 面试作为刷题之外的必要环节（行业现状，evidence: [T02-S015]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 与 Track 01 的 Gayle Laakmann McDowell（技术面试备战事实标准）生态关联。
- **近期变化** (近 12 个月): 2024-2025 两者都在加 AI 面试官/AI 反馈功能——「真人 mock」正被「AI mock」部分替代，强时效。
- **可信度**: high（工具有效性）
- **Decay risk**: medium（平台稳定，但 AI mock 对真人 mock 的替代趋势在 12-24 个月内可能显著改变形态）

### 10. LeetCode

- **One-liner**: 技术岗 coding 题库的事实标准——算法/数据结构刷题平台，技术岗求职几乎绕不开，国内外通用。（evidence: [T02-S017]）
- **Tier**: 场景特化（技术岗，限定子方向；非技术岗完全不相关）
- **Maintainer / Owner**: LeetCode，https://leetcode.com（另有 leetcode.cn 中国站）
- **License**: proprietary（freemium，会员解锁公司专题题库 + 高频题）
- **Maturity signals**:
  - 行业地位：技术岗 coding 面试备战的全球事实标准，运营 10+ 年（last checked: 2026-05-14）
  - 内容特点：按公司/频率分类的题单是付费核心价值
  - Activity: healthy
- **典型使用场景**:
  - 技术岗面试准备：系统刷算法题、按目标公司高频题专项突破
  - 国内外通吃：海外大厂、国内大厂都考类似题型
- **不适合 / 替代方案**:
  - 仅技术岗有效，且只覆盖 coding 这一环（系统设计、行为面试要别的资源）→ 系统设计另找资源，行为面试用 Big Interview。
  - 国内笔试题型差异 → 国内校招配合牛客题库。
  - **刷题 ≠ 能力**——刷过 N 题但理解不深，面试追问/实际工作仍会露馅；区分「刷题手感」和「工程能力」（见避坑清单）。
- **生产案例**: 《Cracking the Coding Interview》方法论与 LeetCode 刷题是技术面试准备的标准组合（行业现状，evidence: [T02-S017]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 与 Track 01 的 Gayle Laakmann McDowell 生态关联。
- **近期变化** (近 12 个月): 形态稳定；2024-2025 加 AI 题解/AI 辅助讲解功能。
- **可信度**: high
- **Decay risk**: low（技术面试基础设施，题库平台本身 24+ 个月稳定）

### 11. Huntr / Teal tracker / Notion 求职看板

- **One-liner**: 求职过程管理工具——把投递、跟进、面试日程、联系人做成看板，解决「同时投几十个岗位、状态全乱」的管理问题。（evidence: [T02-S018, T02-S002, T02-S033]）
- **Tier**: 场景特化（投递量大 / 多线程求职阶段）
- **Maintainer / Owner**: Huntr（https://huntr.co）；Teal（https://www.tealhq.com，tracker 是其模块之一）；Notion（自建模板，非专用工具）
- **License**: proprietary（Huntr/Teal freemium）；Notion 自建方案为通用工具改造
- **Maturity signals**:
  - Huntr：application tracker 专用工具的代表，运营 7+ 年（last checked: 2026-05-14）
  - Teal：tracker + 简历构建器一体，2020 后起势
  - Notion 看板：零成本但要自己搭，求职者社区有大量公开模板
  - Activity: healthy（Huntr/Teal 持续迭代）
- **典型使用场景**:
  - 海投/多线程求职：跟踪每个岗位的状态（已投/笔试/面试/offer/拒）
  - 跟进管理：记录每家公司联系人、下一步动作、deadline
  - 复盘：统计投递转化率，定位漏斗哪一环掉得多
- **不适合 / 替代方案**:
  - 投递量小（精准投 < 10 家）时纯属过度工程 → 一个 Google Sheet 足够。
  - 国内 BOSS 直聘聊天式求职，对话记录本身就是 tracker → 国内 tracker 需求弱，Notion 自建即可。
  - 工具替代不了「持续填」的纪律——再好的 tracker 不更新也是死的。
- **生产案例**: 求职者社区（r/cscareerquestions 等）长期讨论 application tracking 工具与自建表格的取舍，是多线程求职的常见话题（行业现状，evidence: [T02-S033]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无 Track 01 figure 关联。
- **近期变化** (近 12 个月): 2024-2025 Huntr/Teal 都加 AI 自动抓取 JD、AI 简历针对性改写——tracker 与 AI 简历工具在融合。
- **可信度**: high（工具有效性）
- **Decay risk**: medium（专用 tracker 工具更替较快——这一品类历史上多有工具兴衰；Notion 自建方案 decay 低）

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## 新兴 / 实验阶段层

### 12. AI 实时面试辅助（Final Round AI 类）

> ⚠️ **强时效 + 红线警示**：这是 2024-2025 涌现的争议品类，工具名单半年一换，且「面试中实时喂答案」触及作弊红线。本卡片记录的是「品类信号」，不是工具背书。
- **One-liner**: 面试进行中通过屏幕/耳机实时给求职者答案提示或措辞建议的 AI 工具——技术上可行，但本质是「面试作弊」灰产，求职教练必须知道它存在并明确反对。（evidence: [T02-S026]）
- **Tier**: 新兴（experimental + 争议）
- **Maintainer / Owner**: Final Round AI（https://www.finalroundai.com）等——此类工具大量涌现，**不逐一背书**
- **License**: proprietary（订阅制）
- **Maturity signals**:
  - 出现时间：≤ 24 个月（2023-2024 集中出现，搭 LLM 能力提升）
  - 早期采用者：主要是求职者自用，业内严肃教练公开反对——**无正面 production case 可引用**
  - `stability: experimental`——6-12 个月后此具体工具是否存在高度不确定
  - Activity: 品类活跃但单个工具生命周期短
- **典型使用场景**: （不推荐——仅说明它声称的用法）声称在视频面试中实时转录问题 + 生成回答要点。
- **不适合 / 替代方案**: **几乎所有场景都不该用**——
  - 远程面试作弊正被招聘方反制（要求开摄像头看眼神、随机追问、入职后能力验证），暴露后果是 offer 撤回 + 职业污点。
  - 即便没被当场抓——靠它「过」的面试对应的是不匹配的能力，试用期会崩。
  - 正路替代：用 ChatGPT/Claude **赛前**准备、用 Pramp/interviewing.io **赛前** mock、用 Yoodli **赛后**复盘。AI 的合法位置是「训练」，不是「代考」。
- **生产案例**: 无正面案例。教练视角的价值在于「识别并劝阻客户使用」，以及理解招聘方为何加强远程面试监考（evidence: [T02-S026]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无 Track 01 figure 关联（严肃 figures 不背书此类）。
- **近期变化** (近 12 个月): **变化极快**——工具不断出新、招聘方监考手段同步升级，攻防两端月级别变化。
- **可信度**: low（作为「该推荐的工具」）/ high（作为「该警示的行业现象」）
- **Decay risk**: high（12 个月内此具体工具被取代/下架概率远超 40%；但「AI 面试作弊 vs 反作弊」这个*结构性现象*会长期存在）

### 13. AI 表达 / 演讲教练（Yoodli 类）

> ⚠️ **强时效**：2024-2025 新兴品类，工具与功能保鲜期短；与第 12 类不同，这一类用在「赛后复盘」是合法正路。
- **One-liner**: 录下你的模拟面试回答，AI 分析语速、填充词（um/uh/「然后」）、停顿、眼神、措辞，给量化反馈——把「表达」这件难自我观察的事变得可训练。（evidence: [T02-S027]）
- **Tier**: 新兴（experimental）
- **Maintainer / Owner**: Yoodli（https://www.yoodli.ai）等——此类工具 2023 后涌现
- **License**: proprietary（freemium）
- **Maturity signals**:
  - 出现时间：≤ 24 个月（Yoodli 2021 创立，2023-2024 随 AI 能力起势进入求职场景）
  - 早期采用者：表达/沟通教练、部分求职教练用于客户复盘——有正向使用信号但未成行业标配
  - `stability: experimental`——产品本身可能迭代/转向，但「AI 分析表达」品类方向较明确
  - Activity: healthy（持续迭代）
- **典型使用场景**:
  - 模拟面试复盘：把「你说话太快、填充词太多」从主观感受变成可见数据
  - 远程/视频面试准备：练镜头表现、眼神、节奏
  - 自助训练：没有教练在场时的客观第三方反馈
- **不适合 / 替代方案**:
  - 不替代内容层准备——它优化「怎么说」，不优化「说什么」；内容仍要靠 STAR 结构 + 真实经历梳理。
  - 不替代真人 mock 的临场压力感和追问 → 配合 Pramp/interviewing.io 用。
  - AI 反馈是参考不是真理——「填充词少」不等于「答得好」，别为指标牺牲自然度。
- **生产案例**: 无单一公开 case 适合引用；表达类教练把 AI 录像分析作为复盘工具是 2024-2025 的上升用法（行业现状，evidence: [T02-S027]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无 Track 01 figure 关联。
- **近期变化** (近 12 个月): 持续加面试专项功能、AI 追问；品类内工具增多。
- **可信度**: medium（工具方向有效，但「AI 反馈质量」与具体产品强绑定，时效性高）
- **Decay risk**: high（新兴层默认 high——12 个月内具体工具/功能被显著改变概率 > 40%；但「AI 复盘表达」品类方向较稳）

### 14. 招聘端 AI 面试 / 记录工具（Metaview / AI 视频面试）

> ⚠️ **强时效 + 视角说明**：这一类**不是求职者用的工具**，是**招聘方在用的工具**。收录它，是因为求职教练必须知道「面试桌对面在用什么 AI」——否则给的建议会脱节。2024-2025 招聘端 AI 化极快。
- **One-liner**: 招聘方侧的 AI——Metaview 这类做面试自动记录/总结/评分，另有大量「AI 视频面试」让候选人对着摄像头答题、由 AI 打分。求职教练要理解这些，才能教客户「应对机器初面」。（evidence: [T02-S025]）
- **Tier**: 新兴（experimental，招聘端信号）
- **Maintainer / Owner**: Metaview（https://www.metaview.ai，AI 面试记录/总结）等；「AI 单向视频面试」品类有多家供应商——**不逐一背书**
- **License**: proprietary（面向企业 HR 的 B 端订阅）
- **Maturity signals**:
  - 出现时间：AI 面试记录类 ≤ 24 个月集中起势；单向 AI 视频面试更早出现但 2024-2025 随 LLM 升级
  - 采用信号：海外科技/快消大厂在校招初筛环节已较多用单向 AI 视频面试
  - `stability: experimental`——具体供应商/形态在变，但「招聘端 AI 初筛」方向明确且在扩大
  - Activity: 品类高速增长
- **典型使用场景**（招聘方视角，求职教练需理解）:
  - 海量校招初筛：候选人录制视频回答固定问题，AI 做第一轮筛选/排序
  - 面试记录：实时转录 + 生成结构化总结，减轻面试官记录负担
  - 求职教练的应用：据此教客户「对着摄像头的 AI 初面」怎么准备——结构化、关键词清晰、节奏稳、正视镜头
- **不适合 / 替代方案**: N/A（不是求职者选用的工具）。求职教练的「替代动作」是：把它纳入对客户的形势教育，而不是假装面试还是纯人对人。
- **生产案例**: 求职教练领域 2024-2025 的共识是必须把「招聘方 AI 初筛」纳入辅导（行业现状，evidence: [T02-S025]）。
- **维护者背景** (sub_skill_link): 无 Track 01 figure 关联。
- **近期变化** (近 12 个月): **极快**——AI 初面渗透率上升、形态多变；与求职者侧 AI 工具形成「攻防螺旋」。
- **可信度**: medium（作为「教练必须理解的招聘端趋势」——方向确定，具体工具时效性高）
- **Decay risk**: high（12 个月内具体供应商/形态显著变化概率 > 40%；但「招聘端 AI 化」这个*结构性趋势*只会加强）

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## 选型决策树

> **根节点 = locale**（国内外两套招聘生态几乎不重叠，这是本行业最硬的分叉——同一套工具经验跨 locale 几乎不可移植）。决策树共 9 个节点：根 1 + 海外分支 4（含 1 个嵌套）+ 国内分支 3 + 跨 locale 通用层 1。

### 根节点：客户求职目标地区是哪里？

```
求职目标地区？
├── 海外英语区 → 走【决策树 A】
├── 中国大陆   → 走【决策树 B】
└── 北美华人/留学生（跨两套） → 主走 A，叠加一亩三分地（节点 A 下已含）+ 决策树 C 通用层
```

### 决策树 A：海外英语区求职 —— 当前瓶颈在哪一环？

#### Branch A1: 还没拿到面试（投递/触达环节）
→ **推荐**: LinkedIn 为操作主场（投递 + "Open to Work" + networking 触达），简历过 ATS 用 Jobscan/Teal 做匹配度检查。
→ **不推荐**: 只靠 Indeed 海投不做 networking——海外科技/咨询/中高层岗位内推权重高，纯海投命中率低（evidence: [T02-S031, T02-S034]）。
→ **真实案例**: Austin Belcak / Cultivated Culture 整套方法论即「LinkedIn networking 优先于网申」，反对纯海投（evidence: [T02-S031]）。
→ 注意：networking 路径下 ATS 优化优先级下降（内推简历多由人直接看）。

#### Branch A2: 拿到面试但挂在面试环节
##### Branch A2a: 技术岗（瓶颈在 coding / 系统设计）
→ **推荐**: LeetCode 刷题（按公司高频题单）+ Pramp/interviewing.io 做真人 mock 补临场感（evidence: [T02-S015, T02-S017]）。
→ **替代**: AI mock（interviewing.io 已内置 AI 面试官）做高频低成本练习，但关键岗位仍上真人 mock——AI mock 不替代真实压力感与追问。
##### Branch A2b: 非技术岗（瓶颈在行为面试 / 表达）
→ **推荐**: Big Interview 做行为面试结构化训练 + Yoodli 类 AI 教练做赛后表达复盘（语速/填充词/眼神）（evidence: [T02-S016, T02-S027]）。
→ **不推荐**: AI 实时面试辅助（Final Round AI 类）——作弊红线，暴露后果是 offer 撤回 + 职业污点（evidence: [T02-S026]）。AI 的合法位置是赛前训练 + 赛后复盘，不是代考。

#### Branch A3: 进入 offer / 谈薪环节
→ **推荐**: 科技岗用 levels.fyi 定 comp anchor，通用岗用 Payscale/Glassdoor 取区间；用 ChatGPT/Claude 草拟谈薪话术并做角色扮演（evidence: [T02-S007, T02-S019]）。
→ **替代**: Glassdoor 看公司评价辅助 offer 决策（注意样本偏差）。

#### Branch A4: 面试前公司情报研究（贯穿 A2/A3）
→ **推荐**: Glassdoor 看面经 + 公司评价；招聘方若用 AI 视频初面，按「招聘端 AI 工具」卡片教客户应对（evidence: [T02-S006, T02-S025]）。

### 决策树 B：中国大陆求职 —— 校招还是社招？

#### Branch B1: 校招 / 应届生（春秋招工业化节奏）
→ **推荐**: 牛客网为中枢（笔面经研究 + 内推 + 题库）；技术岗叠加 LeetCode（leetcode.cn）；实习岗用实习僧（evidence: [T02-S012, T02-S017, T02-S022]）。
→ **不推荐**: 照搬海外 networking-first 那套——国内校招主通道仍是「网申 + 笔试 + 面试」，弱关系 networking 权重相对低（evidence: [intake warnings #6]）。
→ 简历用超级简历/五百丁做格式模板即可，**不需要 Jobscan**（国内 ATS 渗透率低）。

#### Branch B2: 社招 / 跳槽
→ **推荐**: BOSS 直聘为主（聊天式直接触达 HR/老板，对话记录天然是 tracker）；中高端岗位（总监级+）叠加猎聘 + 猎头；互联网技术岗配合拉勾（evidence: [T02-S009, T02-S010, T02-S011]）。
→ **替代**: 脉脉做职场社交/弱关系触达 + 看职言区公司情报。

#### Branch B3: 国内公司情报 / 薪资研究（贯穿 B1/B2）
→ **推荐**: 看准网（公司点评 + 面经 + 薪资）+ 脉脉职言区交叉验证（evidence: [T02-S020, T02-S013]）。
→ **现实约束**: 国内薪资透明度明显低于海外——没有 levels.fyi 级别的精确数据，只能拿招聘平台区间 + 看准网 + 脉脉做粗粒度交叉，谈薪 anchor 精度天然弱于海外（evidence: [intake warnings #4]）。

### 决策树 C：跨 locale 通用层（两套体系都适用）

→ **AI 辅助（ChatGPT/Claude）**：改简历、模拟面问答、公司岗位研究、谈薪脚本——国内外通用，但**强时效**：模型月级迭代、招聘端同步 AI 化、「AI 味」简历正被识别，任何具体话术/prompt 保鲜期 < 6 个月（evidence: [T02-S023, T02-S024]）。
→ **求职过程管理（Huntr/Teal/Notion 看板）**：投递量大时适用；国内 BOSS 直聘聊天记录已部分承担 tracker 功能，国内 tracker 需求弱于海外（evidence: [T02-S018]）。
→ **红线（任何 locale 都适用）**：AI 实时面试辅助类 = 作弊；简历造假/编造经历 = 红线；背题撑过面试但能力不匹配 = 试用期崩盘。工具只做「呈现优化」，不做「能力造假」（见避坑清单）。

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## 避坑清单

> 工具选型层面的常见错误。注意：本行业「最大的雷」（包 offer / 简历造假 / victim-blaming）属于伦理边界，主要写进 SKILL.md 诚实边界节；这里只收**工具选型相关**的坑。

- ❌ **不要把国内外工具经验互相套用**：LinkedIn 那套 networking 打法在国内基本失效（领英中国 2023 已撤），BOSS 直聘的聊天式直招在海外没有对应物。跨 locale 换工作 = 工具栈几乎重学一遍（evidence: [T02-S004, T02-S009]）。
- ❌ **不要把 AI 实时面试辅助工具（Final Round AI 类）当「面试神器」推荐给客户**：这是作弊灰产，远程面试反制（开摄像头、随机追问、入职能力验证）正在收紧，暴露后果是 offer 撤回 + 职业污点。AI 的合法位置是赛前训练 + 赛后复盘（evidence: [T02-S026]）。
- ❌ **不要把 Jobscan 的关键词匹配度当「越高越好」的硬指标**：堆关键词 = keyword stuffing，被招聘方人眼看到反而减分；且 ATS 正在语义化升级，纯关键词战术的有效性在被稀释。工具给参考，不给照抄（evidence: [T02-S001, T02-S028]）。
- ❌ **不要把 LeetCode 刷题量等同于技术能力**：刷过 N 题但理解不深，面试追问和实际工作仍会露馅。区分「刷题手感」（呈现优化，合理）和「工程能力」（真实能力，造不了假）（evidence: [T02-S017]）。
- ❌ **不要让通用 LLM 直接生成整份简历就投出去**：千篇一律的「AI 味」措辞正被招聘方识别成减分项；且 LLM 会顺着你「美化」到编造经历的程度——那是造假红线，背调/试用期会暴露。LLM 输出必须个性化改写 + 严守真实性（evidence: [T02-S023, T02-S024]）。
- ❌ **不要把 mock 面试平台（Pramp/interviewing.io）当成「刷过就稳」**：peer mock 质量看对手运气，AI mock 缺真实压力感和追问。mock 是把「会」转成「能在压力下讲清楚」，不是能力替代品（evidence: [T02-S014, T02-S015]）。
- ❌ **不要无脑上 application tracker（Huntr/Teal）**：精准投 < 10 家时是过度工程，一个表格就够；再好的 tracker 不持续更新也是死的。工具治不了「不跟进」的纪律问题（evidence: [T02-S018]）。
- ❌ **不要把 Glassdoor/看准网/脉脉职言的评价当客观结论**：极端满意或愤怒的人才会写，存在强样本偏差。当「信号」用来交叉验证，不当「事实」直接采信（evidence: [T02-S006, T02-S020]）。
- ❌ **不要假装招聘方还是纯人对人**：2024-2025 海外大厂校招初筛大量用单向 AI 视频面试，简历也在被 AI 初筛。教练若不把「招聘端 AI」纳入辅导，给的建议会和现实脱节（evidence: [T02-S025]）。

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## Phase 2 提炼提示

**反复出现 ≥ 3 source 都强调的「工具选型原则」**（候选 playbook 规则）:
- **locale 决定工具栈**：国内外两套招聘生态几乎不重叠，选工具前先问「目标地区」——这是本行业最硬的选型原则（出现于: T02-S004 / T02-S009 / intake warnings #4）。
- **工具做「呈现优化」，不做「能力造假」**：所有简历/面试/AI 工具的合法边界都是「把真实的你讲清楚」；越过去就是造假/作弊，背调和试用期会暴露（出现于: T02-S023 / T02-S017 / intake warnings #1,#2,#5）。
- **渠道决定工具优先级**：networking 路径下 ATS 优化优先级下降；海投路径下 tracker + ATS 工具权重上升。先定渠道策略，再配工具（出现于: T02-S031 / T02-S001 / T02-S034）。
- **工具治不了纪律问题**：tracker 不更新、mock 不复盘、AI 输出不改写——再好的工具空转也无效（出现于: T02-S018 / T02-S014 / T02-S023）。

**显著的工具流派分裂**（候选 智识谱系条目）:
- **简历技术派 vs 叙事派**：技术派（代表工具: Jobscan / Teal / Rezi，主张 ATS 关键词 + 量化 + 机器可读性）vs 叙事派（代表人物: Liz Ryan 的「human-voiced resume / pain letter」，主张职业故事 + 「为什么是你」、反套路化）。工具选择直接映射这条流派分歧。
- **networking 派 vs 网申优化派**：networking 派（代表人物: Austin Belcak / Cultivated Culture，代表工具: LinkedIn 作 networking 主场，反海投）vs 网申优化派（代表工具: Jobscan + Indeed + Huntr/Teal，主张优化简历过 ATS + 规模化投递 + tracker 管理）。决策树 Branch A1 即此分歧的工具化。
- **真人 mock vs AI mock**：真人派（代表工具: interviewing.io 真工程师面试官 / Pramp peer mock）vs AI 派（2024-2025 各平台内置 AI 面试官 + 独立 AI mock 工具）。当前处于 AI 部分替代真人的过渡期。
- **应试派 vs 能力派的工具投影**：应试派（LeetCode 刷题量 + 牛客背面经 + 押题）vs 能力派（mock 练真实表达 + Yoodli 复盘呈现，面试只是能力的呈现）——工具用法（刷量 vs 练呈现）映射这条更底层的分歧。

**新兴工具信号**:
- 当前活跃 / 上升的新工具品类数: 3（AI 实时面试辅助 / AI 表达教练 / 招聘端 AI 面试），全部 decay risk = high。
- 出现 → 主流 速度估计: AI 辅助类约 6-12 个月就能从「新工具」变「常见用法」，但单个具体工具生命周期同样短（< 12 个月），品类稳定、个体不稳定。
- **关键观察**：新兴层不是「等它成熟」，而是「品类已经在重塑求职两端，但任何具体工具/话术保鲜期极短」——Phase 2 应把 AI 类工具写成「原理 + 品类」而非「工具清单 + 话术模板」。

**选型关键变量**（决策树的分叉依据，供 cli_writer 抽取）:
1. locale（海外英语区 / 中国大陆 / 北美华人跨两套）—— 根节点
2. 求职阶段（投递触达 / 面试 / 谈薪 / 公司研究）
3. 岗位类型（技术岗 / 非技术岗）—— 决定 LeetCode+mock vs Big Interview+表达教练
4. 渠道策略（networking 优先 vs 海投优先）—— 决定 ATS 工具与 tracker 的优先级
5. 校招 vs 社招（仅国内分支）—— 决定牛客 vs BOSS 直聘
6. 投递量级（精准投 < 10 家 vs 海投）—— 决定要不要上专用 tracker

**时效警告（本 track 的衰减热点，供 Phase 0C update 定位）**:
- **最高优先刷新**：第 5 卡（ChatGPT/Claude）、第 12-14 卡（三个 AI 新兴品类）——全部 decay high，模型迭代 + 招聘端反制 + AI 味识别使任何具体用法 < 6-12 个月过期。
- **次优先**：第 4 卡（Jobscan/Teal，ATS 语义化升级中）、第 7 卡（levels.fyi 薪资数字随市场波动）、第 11 卡（专用 tracker 品类历史上工具兴衰快）。
- **稳定**：LinkedIn / BOSS 直聘 / 牛客 / LeetCode 作为基础设施 24+ 个月稳定，但「平台内的 AI 功能」需单独按 high 对待。

**冷僻 / 信号薄弱自检**:
- 必备层 5 个（≥ 3 ✓）；场景特化层 6 个（≥ 5 ✓）；新兴层 3 个（≥ 2 ✓）——三层均达标，不触发冷僻协议。
- 信号质量说明：本 track 的 source 以 vendor docs（surrogate_primary）为主，**缺独立第三方深度评测**——en locale 黑名单排除了 G2/Capterra，行业又少有「实战工程师写的工具对比长文」。这不是「冷僻」而是「营销噪音重、独立评测稀缺」的行业特征。Phase 2 在工具栈节应标注：**工具卡片的「不适合/避坑」判断部分依赖 intake warnings 与行业现状推断，而非全部来自独立 production case**——这是本 track 的诚实边界，建议 Phase 2.8 据此降一档工具栈维度的 claim 强度。
- 另一诚实边界：本行业工具的「production case」与软件行业不同——求职是个人行为，没有「某公司用某工具」的公开案例，多数证据是「某方法论/某教练把某工具作为标准步骤」的行业现状观察。这是 coaching_practitioner 行业类型的固有特征，非调研缺陷。
