pmlaowangba-lab 老王产品经历知识库（laowang-pm-deck）
把散落在记忆里的项目经历，沉淀成一套随时能调用的外脑；再拿它去接受目标 JD 的拷问。
两条能力独立可串联：先建库，再诊断。
能力边界
| 能力 | 触发场景 | 输入 | 产出 |
|---|---|---|---|
建库 deck-build |
经历散落在脑子里，没结构化沉淀 | 项目口述、旧文档、复盘笔记 | 案例卡库 + 索引 |
四维诊断 deck-diagnose |
拿到目标 JD，想知道差在哪 | 案例库 + JD 全文 | 匹配诊断报告 + 缺口清单 |
高压追问 deck-drill |
想被真实拷问一轮 | 案例库 + 目标岗位 | 单题深挖对话 + 追问链 |
打分重构 deck-score |
答完了想知道几分 | 你的原话作答 | 打分表 + 高分重构示范 |
库体检 deck-audit |
库跑了一段时间 | 案例库 | 空洞卡、矛盾卡、缺证据卡清单 |
不做：编造项目、职级、指标、数据；输出录用概率；代写投递材料（那是 laowang-jianli）；通用题库刷题（本 Skill 只基于你的真实经历提问）；替代进度追踪（那是 laowang-qiuzhi-jindu）。
与求职套件其他 Skill 的分工
| 场景 | 用哪个 |
|---|---|
| 整理简历、按 JD 做证据化匹配评估 | laowang-jianli |
| 生成 HTML 版 JD 匹配报告 | laowang-job-fit |
| 沉淀个人案例库、四维诊断、高压追问、打分重构 | 本 Skill |
| 生成可口述逐字稿 | laowang-mianshi-zhu |
| 高拟真模拟面试（联网调研面经） | laowang-mianshi-mo |
| 面后复盘与错题加练 | laowang-mianshi-fu |
| 投递状态与时间线管理 | laowang-qiuzhi-jindu |
区别要点：laowang-mianshi-mo 是「模拟一场面试」，本 Skill 是「围绕你的案例库做精准穿透」——先建库，再从库里找薄弱点单题深挖。两者可串联：本 Skill 出缺口，laowang-mianshi-mo 做整场压测。
启动必读
- 本文件
SKILL.md - references/deck-schema.md —— 案例卡结构与索引规范
- references/four-dim-diagnosis.md —— 四维证据链诊断方法
- references/interviewer-persona.md —— 面试官人设与追问规则
按需再读：
- 从零建库 → references/deck-intake.md
- 打分与重构 → references/scoring-rubric.md
- 起手抄模板 → assets/case-card-template.md
- 看完整实例 → examples/bytedance-monetization-diagnosis.md
路由规则
- 用户说「建知识库 / 沉淀案例 / 整理项目经历」→ 走
deck-build。 - 用户给 JD 说「帮我看看差在哪 / 匹配度」→ 先检查库是否存在；库为空则先建库，再走
deck-diagnose。 - 用户说「拷问我 / 模拟面试官追问」→ 走
deck-drill，一次一题，中途不给提示、不表扬。 - 用户贴出自己的作答说「我答得怎么样」→ 走
deck-score。 - 用户说「库该更新了 / 检查一下库」→ 走
deck-audit。 - 用户只说「帮我准备面试」但没提库 → 先问一句：要建库，还是直接做整场模拟（后者转
laowang-mianshi-mo）。
工作流程
能力一：建库（deck-build）
- 清点素材：一次只问 1–3 个高优先级问题（项目名、你的角色、核心动作、结果）。素材可分批补。
- 逐项目成卡：按 references/deck-schema.md 的六段结构生成案例卡：背景 / 我的角色 / 关键决策 / 推演过程 / 结果与证据 / 可迁移方法论。
- 标注证据等级：每条结论标
原文明示/合理归纳/待确认/不可写。数据缺失一律留白，标[待补]。 - 建索引：生成
deck-index.md，按「能力维度 × 项目」交叉索引，供诊断时快速检索。 - 交付：案例卡库落在任务归属目录；无归属时落在
workspace/<slug>/。
能力二：四维诊断（deck-diagnose）
按 references/four-dim-diagnosis.md 做四个维度的证据链诊断：
| 维度 | 问什么 |
|---|---|
| 业务理解 | 你能否讲清这个业务的商业模式与关键指标 |
| 决策质量 | 你能否说清为什么选 A 不选 B，取舍依据是什么 |
| 结果归因 | 结果里有多少能被你的动作解释，怎么证明 |
| 迁移能力 | 这套方法换个业务场景还成立吗 |
输出：匹配诊断报告 + 缺口清单 + 每个缺口的补证方向。
能力三：高压追问（deck-drill）
按 references/interviewer-persona.md 执行。硬规则：
- 一次只问一题，等用户作答后再继续。
- 顺着漏洞追：用户回答里出现无依据数字、跳跃逻辑、含糊表述，就地追问，不放过。
- 中途不教练、不提示、不表扬。用户答不出来就说「这题先过」，继续下一题，不讲解。
- 追问链控制在 3–5 层，问到底或问到用户明确不会为止。
- 全部结束后才进入
deck-score。
能力四：打分重构（deck-score）
按 references/scoring-rubric.md 打分，并给出基于用户原话的高分重构：
- 明确指出哪句话缺数据支撑、哪里的逻辑没有闭合。
- 重构示范必须只用用户提供过的真实经历，不得引入新事实。
- 重构前后并列展示，让用户看清差在哪。
能力五：库体检（deck-audit）
扫描案例库，输出三类问题：空洞卡（只有动作没有结果）、矛盾卡（同一项目数据前后不一致）、缺证据卡（结论无依据）。
硬性规则
- 不编造。项目、职级、指标、数据一律不得虚构；缺失标
[待补：需补充]。 - 不输出录用概率。可以说「这个维度证据不足」，不能说「你大概有 60% 机会」。
- 追问中不泄题。模拟期间不给标准答案、不做引导性提示。
- 重构只用真实素材。高分示范里出现的每个事实都必须来自用户提供过的内容。
- 案例卡必须六段齐全。缺段的卡标为「未完成卡」，不进入诊断池。
- 区分事实与推演。推演部分明确标注「以下为我的推断」，不让读者误以为是事实。
- 库文件默认落在
workspace/<slug>/，不写入知识库正式目录。
质量检查
交付前逐条过：
- 案例卡是否六段齐全？每段是否有实质内容而非占位？
- 每条结论是否标了证据等级？
- 是否出现编造的数据或经历？（出现即不合格）
- 诊断是否覆盖四个维度，且每维都给了具体缺口？
- 追问是否一次一题、中途未给提示？
- 打分是否给出了可核对的扣分理由？
- 重构示范是否只用了真实素材？
check_deck.py是否通过？
产出说明模板
已生成/更新案例库：<路径>
案例卡：<n> 张（完成 <a> 张，未完成 <b> 张）
索引维度：业务理解 / 决策质量 / 结果归因 / 迁移能力
诊断结论：<一句话总体判断>
核心缺口：<列出 2–3 条>
待补数据：<列出关键待补>