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name: offer-comparison language: zh-TW description: "把兩個或更多 offer 比較為四年的總薪酬曲線：歸屬懸崖、獎金、401(k) 配比和交叉年份都是算出來的，而不是憑感覺。當被要求比較 offer、哪個 offer 長期更多、模擬我的股權歸屬、創業公司的 offer 到底值不值時使用。產出每個 offer 的逐年和累計薪酬表、交叉分析，以及按金額影響排序的談判籌碼。"

offer-comparison 的繁體中文翻譯，英文版本為規範版本。

Offer 比較

offer 常常被說成一種感覺（"創業公司上升空間更大"），但最終都會落到帶日期的數字上。這個技能計算曲線：未來四年每一年每個 offer 付多少錢、曲線在哪裡交叉，以及較弱的 offer 裡哪個籌碼真的能改變結果。

這個技能產出什麼

• 薪酬表：每個 offer 的逐年和累計總額，由指令碼計算
• 交叉分析：哪個 offer 在什麼時候領先，以及這個排序依賴於哪個假設
• 風險換算：把未上市公司的股權如實折算，而不是按面值
• 談判籌碼：按"每一分開口難度能換來多少錢"排序

所需輸入

如未提供，請詢問：

• 每個 offer： 基本工資、獎金比例、股權授予價值、歸屬年數、懸崖月數、歸屬頻率、401(k) 配比（比例和上限）、任何承諾的追加授予
• 使用者的時間跨度：預計待 2 年還是 4 年會改變答案，因為懸崖會改變
• 股權風險看法：上市公司 RSU 按面值計算；未上市公司股權與使用者商定折扣（例如 B 輪前打五到七五折），把折後數字標明後傳給指令碼

程式輔助

python3 scripts/offer_comparison.py offers.json
cat offers.json | python3 scripts/offer_comparison.py - --json

輸入格式見指令碼說明。指令碼逐月計算歸屬（12 個月懸崖到期時釋放已累計的一年），按年計算獎金和配比，並報告累計領先者和交叉年份。它嚴格按你給的數字計算股權價值：風險調整是你的輸入，清楚可見，絕不是隱藏假設。

框架：算術之外的判斷

• 懸崖與時間跨度：預計只待 18 個月，第 4 年的股權就是虛構；按使用者實際的時間跨度比較，而不是按授予期限
• 有風險的一塊錢不等於工資的一塊錢：絕不把未上市公司的紙面股權與現金一比一比較；如果使用者不願選一個折扣，就展示兩三個折扣水平下的比較
• 追加授予是政策，不是承諾：只有寫在紙面上才建模；否則作為表外的潛在收益提及
• 籌碼排序： 基本工資（會疊加到獎金和配比）→ 股權授予 → 簽約獎金（一次性，最容易同意）→ 懸崖或入職日期調整

輸出格式

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Offer 比較：[A] 對比 [B]

曲線

[指令碼輸出：逐年、累計、領先者、交叉年份]

排序依賴什麼

[會讓答案翻轉的一兩個假設，通常是未上市股權折扣和預計在職時長，每個都展示翻轉後的結果。]

談判籌碼

籌碼	適用於	對四年總額的影響	開口難度

教育性模型，不構成財務建議；採取行動前請向持牌專業人士核實。

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品質檢查

• 未上市公司的股權折扣是明確的，並經使用者同意
• 按使用者說明的時間跨度展示比較，而不只是四年
• "排序依賴什麼"部分展示了翻轉後的排序，而不只是點出風險
• 籌碼的金額影響是根據實際 offer 計算的
• 免責宣告出現在成果中

反模式

• 不要把有風險的股權與工資一比一比較：折扣本身就是分析
• 不要把歸屬懸崖藏在年平均數里：有懸崖的第一年要單獨看
• 不要把沒有寫下來的追加授予算作收入
• 不要在沒有說明贏面依賴什麼假設的情況下宣佈贏家
• 不要在不附假設的情況下展示模型結果

示例觸發語

• “比較這幾個 offer。”
• “哪個 offer 長期收入比較高？”
• “幫我算算股權歸屬。”
• “新創公司的 offer 真的值得嗎？”