Yan Liu
Hình ảnhThiết kế đơn sắc
Mono-color Editorial Print 🎨 Đây là một Skill thị giác gói gọn ngôn ngữ thiết kế biên tập × chất lượng in ấn × bảng màu tiết chế. Nó không chỉ đơn giản là “biến một hình ảnh thành đơn sắc”, mà trước tiên sẽ tìm hiểu chủ đề, hình ảnh, văn bản và cảm xúc bạn muốn truyền tải, rồi tái xây dựng toàn bộ hệ thống thị giác dựa trên nội dung đó. Ngôn ngữ thị giác cốt lõi bao gồm: Một đến hai màu mực + nền giấy trung tính + nhiều khoảng trống + Typography tương phản mạnh + chất liệu Halftone / Risograph / Screen Print + những điểm không hoàn hảo có chủ ý. Skill này không máy móc sao chép bố cục, câu chữ hay phong cách của một hình ảnh tham chiếu, mà chắt lọc các quy tắc thiết kế phía sau rồi kết hợp lại cho từng lần nhập: Color → Composition → Typography → Image Treatment → Print Texture Vì vậy, cùng một Skill có thể tạo ra những tác phẩm hoàn toàn khác nhau nhưng vẫn duy trì ngôn ngữ thị giác ổn định và dễ nhận diện. Phù hợp cho: Poster / ảnh bìa mạng xã hội / hình ảnh sự kiện / Editorial Graphics / nội dung thương hiệu / bìa album / Zine / tái sáng tạo nhiếp ảnh Điều thú vị nhất của Skill này, cũng là lý do ban đầu tôi tạo ra Design Skill: Không phải để AI ghi nhớ một hình ảnh tham chiếu, mà để AI học một hệ thống quy tắc thẩm mỹ. Biến Taste → Design Language → Skill. Example Triggers - “Dùng mono-color để làm một poster về việc đi dạo mùa hè.” - “Biến bức ảnh cà phê này thành một bìa biên tập màu xanh với hiệu ứng lưới điểm.” - “Làm một poster chủ đề cây xanh theo phong cách in Risograph.” - “Tiếp tục dùng phong cách đơn sắc, nhiều khoảng trống và in ấn hoài cổ như trước.” - “Make this portrait into a one-ink editorial zine cover.” - “Dùng kỹ thuật chồng in hai màu xanh dương và cam để làm hình ảnh cho một sự kiện đạp xe trong thành phố.” - “Biến sản phẩm này thành một bìa in Risograph hai màu với bố cục các vật thể lặp lại.” - “Dùng ảnh màu xanh lá và phần nội dung màu đen để làm một trang nhật ký quan sát.”
Nghiên cứuOffer Toolkit
Hệ thống tìm việc với 10 năm kinh nghiệm từ các công ty lớn ở Thung lũng Silicon, đóng gói những hiểu biết tuyển dụng thực tế và phương pháp tìm việc thành AI. Offer Toolkit｜Trợ lý tìm việc AI Từ «Phát hiện công việc yêu thích» đến «Nhận Offer», toàn bộ quy trình tìm việc được chia thành ba mô-đun thông minh: ① JD Decoder (JD Decoder) Phân tích sâu mô tả công việc, tạo Báo cáo Chiến lược Offer riêng: - Có nên ứng tuyển không - Đánh giá mức độ phù hợp - Năng lực cốt lõi và khoảng trống năng lực - Trọng tâm phỏng vấn và dự đoán câu hỏi có xác suất cao ② Trình xây dựng CV (Resume Builder) Biến kinh nghiệm của bạn từ «mô tả công việc» thành «câu chuyện tác động được nhà tuyển dụng công nhận»: - Tự động cấu trúc kinh nghiệm cá nhân - Tối ưu cách diễn đạt dự án và định lượng kết quả - Tạo CV chất lượng cao, thân thiện với ATS - Hỗ trợ hơn 11 mẫu chuyên nghiệp có thể in ③ Thư viện câu chuyện phỏng vấn hành vi (Behavioral Story Library) Khai thác kinh nghiệm thực tế của bạn, xây dựng tài sản câu chuyện phỏng vấn có thể tái sử dụng: - Trích xuất các dự án chính và kinh nghiệm phát triển - Tự động chuyển đổi thành STAR Framework - Xây dựng Kho câu chuyện phỏng vấn hành vi cá nhân - Xử lý hiệu quả các câu hỏi kiểu “Tell me about a time...” Dù bạn đang băn khoăn «Có nên ứng tuyển vị trí này không», muốn «tối ưu CV», cần «phân tích JD», hay chuẩn bị cho buổi phỏng vấn hành vi tiếp theo, Offer Toolkit sẽ tự động nhận diện nhu cầu và định tuyến đến mô-đun AI phù hợp nhất. Từ khóa: Tìm việc｜Offer｜Career｜Job Hunt｜JD｜Job Description｜CV｜Resume｜CV｜Behavioral Interview｜STAR｜Tell me about a time｜Interview Preparation ------------------------------------- job-description-skill：Dán JD và CV của bạn, nhận báo cáo HTML cho biết: có nên ứng tuyển vị trí này không, bạn phù hợp đến đâu, thiếu chỗ nào, phỏng vấn sẽ hỏi gì, lương có hợp lý không, và 6 tuần tới nên làm gì. resume-skill：Giúp bạn chỉnh sửa CV hiện tại, hoặc nhập từ LinkedIn, hoặc trò chuyện để viết từ đầu. Cung cấp 11 mẫu có thể in (Classic-ATS, Ledger, Tech Compact, Modern Sidebar, Pillar, Elegant Serif, Atelier, Timeline, Swiss, Executive, Color-block). Mỗi lần đưa hai tệp: một để in PDF trực tiếp, một để chỉnh sửa trực tiếp trên trình duyệt. bq-skill：Không đưa câu trả lời có sẵn, mà giúp bạn khai thác những việc bạn đã thực sự làm và tổ chức thành kho câu chuyện có thể tái sử dụng. Nó sẽ từng bước hỏi về kinh nghiệm của bạn, giúp bạn sắp xếp theo STAR/CAR, gắn nhãn như “quyết định chính” và “vượt qua khó khăn”, lưu bản tiếng Việt và tiếng Anh riêng, lần sau gặp câu hỏi phỏng vấn hành vi khác vẫn dùng được câu chuyện đó. Ngoài ra, có thể đối chiếu với một JD, dự đoán 20 câu hỏi mà công ty này sẽ hỏi, giúp bạn chuẩn bị từng câu. Ba quy tắc chung: 1. Không bịa đặt. Mọi kinh nghiệm, trách nhiệm, con số đều từ nội dung thực tế người dùng đã nói. Có thể giúp cải thiện cách diễn đạt yếu, nhưng tuyệt đối không bịa công ty, chức vụ, kết quả, con số định lượng. Các con số phải xác nhận lại với người dùng. 2. Mỗi lần chỉ hỏi một câu. Khai thác câu chuyện, xây dựng CV, chuẩn bị BQ đều là đối thoại, không phải bảng câu hỏi. 3. Cấu trúc hóa trước khi xuất ra. Trước tiên đưa vào mô hình dữ liệu chuẩn, xác nhận không sai rồi mới render HTML hoặc tạo câu trả lời.