引用的方法论
Skill 里的工作流都建在成熟方法论之上。AI 指导你时会点出名字——既给你一个搜索关键词往下深挖，也让这些方法看起来不是 AI 瞎编的。
简历写作
Google XYZ 公式
来自 Laszlo Bock，前 Google 人力副总裁。写简历要点时按这个结构：
"Accomplished [X] as measured by [Y], by doing [Z]"
做到了 X，用 Y 来量化，靠 Z 实现的
每条要点都回答三件事：做到了什么、用什么指标能证明、具体做了什么动作。这是简历质量最大的一个杠杆——换成这个写法，信息密度直接翻倍。
一要点一数字
每条简历要点必须带至少一个数字（人数、百分比、金额、时间、规模都行）。没数字的要点在复盘时直接删——不是你没做，是没量化就没说服力。
CAR / PAR / STAR
XYZ 在短要点里太啰嗦时，用这几个简化版：CAR（挑战-行动-结果）、PAR（问题-行动-结果）、STAR（情境-任务-行动-结果）。最常用的是 STAR，在 profiles/stories.md 里全程使用。
面试
BEI（行为事件访谈）
David McClelland，哈佛心理学家发明的。"讲一次你……的时候"这种问法的理论基础。核心假设：过去的行为比嘴上说的更能预测未来行为。所以面试官不问"你会怎么办"，而是要你讲具体过往案例。
准备时一定用具体事件，不要泛泛说"我一般会……"——那种答法在 BEI 里根本过不了关。
STAR
行为面试回答的主流结构：情境（Situation）→ 任务（Task）→ 行动（Action）→ 结果（Result）。profiles/stories.md 里每个故事都按这个写。
课题 / 基金申报
Heilmeier 九问
George Heilmeier，前 DARPA 局长总结的——任何科研申报都该回答的九个问题。就算申报模板没直接问，答完也更有说服力：
- 你到底要做什么？（别用行话）
- 现在的做法是什么？瓶颈在哪？
- 你的新方法是什么？为什么能成？
- 谁会从中受益？做成了意味着什么？
- 风险和回报各是什么？
- 要花多少钱？
- 要花多长时间？
- 中期和终期怎么衡量成功？
- 最坏情况下怎么退出？
workflows/grant-application.md 里"研究基础"那段就按这九问组织的。
职业定位
T 型 / π 型 / M 型人才
McKinsey 和 IDEO 推广的说法：一个领域有深度 + 相邻领域有广度 = T 型。资深岗位常常需要 π 型（两个深度柱）甚至 M 型（多个深度柱）。自己讲"我的独特价值在哪"时用这个框架解释。
职业资本
Cal Newport 在《优秀到不能被忽视》里提出的概念——稀有且有价值的技能才是你的真正杠杆。做能力差距分析时，别问"我缺什么"，换个问法："我手上有什么筹码？往下该投资哪些能放大它？"
求职策略
拉伸目标启发式（1-2 级，1.2-3 倍薪，70% 匹配）
换工作时用的标准启发式：
- 职级：瞄准比当前高 1-2 级的岗位。同级平跳换工作成本太高，3 级以上除非创业否则不现实
- 薪酬：外跳总包至少 1.2-1.5 倍起（外部招聘自带溢价，低于这个数换工作没意义）；如果同时还发生"公司类型跨越"（大厂 → 高速成长 startup），2-3 倍也合理
- 匹配门槛：70% 符合就投，不等 100%。资深岗位雇主就是准备让你边做边成长的
- 渠道：内推的转化率是冷投的 10 倍以上——先把网络激活了再考虑海投
例外：纯粹职业转型（降薪正常）、主动降速求生活、已经到行业天花板、早期职业（倍数天然更小）。这是 workflows/jd-sourcing.md 的底层逻辑。
投递前尽调
三角验证
每条承重声明都要在至少 2 个独立公开来源得到确认才算过关。这是定性研究的标准做法，挪过来用于投递前自查——面试官和评审会 Google，你先 Google 过自己一遍。workflows/verification.md 的底座。
目标设定
SMART
Specific（具体）、Measurable（可衡量）、Achievable（可达成）、Relevant（相关）、Time-bound（有期限）。todo.md 里含糊条目会被 AI 改写成这五个维度齐全的版本。
想深挖可以读
- Laszlo Bock，Work Rules! — Google 招聘哲学和 XYZ 公式的原始出处
- David McClelland，"Testing for Competence Rather Than for Intelligence"（American Psychologist, 1973）— BEI 的奠基论文
- Cal Newport，So Good They Can't Ignore You（中译《优秀到不能被忽视》）— 职业资本和深度工作
- George Heilmeier，DARPA 官网 Heilmeier Catechism 页面
- Keith Ferrazzi，Never Eat Alone — 网络激活 / warm intro 的操作手册