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cheat-on-skill 的首次 onboarding。盘点用户能力(现有技能/可迁移底子/学历经验/每周可学时间/能坚持几个月/学习能力自评/地区/目标薪资/转型紧迫度),判定起点档位,创建 .skill-state.json 状态文件,是 skill-scan / skill-plan 的前置。触发词:"能力盘点"/"我想转AI相?
xbuilderlab/cheat-on-skill · Archived
cheat-on-skill 的首次 onboarding。盘点用户能力(现有技能/可迁移底子/学历经验/每周可学时间/能坚持几个月/学习能力自评/地区/目标薪资/转型紧迫度),判定起点档位,创建 .skill-state.json 状态文件,是 skill-scan / skill-plan 的前置。触发词:"能力盘点"/"我想转AI相?
npx skills add xbuilderlab/cheat-on-skill --skill skill-init
cheat-on-skill 的首次 onboarding。盘点用户能力(现有技能/可迁移底子/学历经验/每周可学时间/能坚持几个月/学习能力自评/地区/目标薪资/转型紧迫度),判定起点档位,创建 .skill-state.json 状态文件,是 skill-scan / skill-plan 的前置。触发词:"能力盘点"/"我想转AI相?
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npx skills add xbuilderlab/cheat-on-skill
Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.
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Parsed from SKILL.md frontmatter.
Bash(*), Read, Write, Edit, Glob, SkillFiles included with this skill beyond the listing page.
SKILL.md
5,281 B
SUMMARY.md
533 B
把用户从"我想找个 AI 时代的高薪工作"带到"有了一份清晰能力画像、可以开始找岗位",全程 ≤ 5 分钟。
这套工具的差异点不是"列高薪职业",是 能力匹配 + 可学性闸门 + 真实招聘数据 + 反诈。 所以 init 的目标不是给岗位,而是先建立"值得学 = 对你值得学"的前提:没有能力画像,任何高薪岗位都是别人的画饼。
[用户首次说"我想找AI时代的高薪工作"]
→ Phase 0: 检测 .skill-state.json 是否存在
→ Phase 1: 首屏文案(期望管理 + 反诈承诺)
→ Phase 2: 能力盘点 7 问(一次问完,允许"不确定")
→ Phase 2.5: 起点档位识别(S0–S3)
→ Phase 3: 写入 .skill-state.json
→ Phase 4: 下一步清单
test -f .skill-state.json && echo EXISTS || echo MISSING
第 1、2 题重点提炼可迁移能力(transferable),写进 state,scan 时用它缩小差距。
读 ../../shared-references/role-tiers.md,按"可迁移底子 × 可投入资源 × 学习能力"归到 S0/S1/S2/S3:
不确定就低不就高。判完明确告诉用户判成哪档、为什么,说"你比我更懂自己,可以改"。把
starttier+tierreason写进 state。
读 ../../templates/skill-state.template.json,填入答案(含 starttier/tierreason/transferable)。 写入前先用系统时间取当前时间和本机时区(不要写死任何固定城市/时区,一律跟用户的系统走):
date '+%Y-%m-%d %H:%M %Z %z' # 当前时间 + 时区缩写 + UTC 偏移(如 CST +0800)
readlink /etc/localtime 2>/dev/null | sed 's#.*/zoneinfo/##' # IANA 时区 ID(如 Asia/Shanghai;读不到就留空让用户确认)
createdat 写当天日期(YYYY-MM-DD),createdatfull 写具体时间和时区(用上面读到的,例:2026-06-26 22:06 CST +0800),timezoneid 写读到的 IANA 时区 ID(如 Asia/Shanghai),timezonelabel 写对应的本地时区名(如 中国标准时间)。给用户展示时用本机时区,不要写死成某个国家的时间。写到当前工作目录的 .skill-state.json。删掉 candidateroles 里的示例项。
告诉用户现在可以说:
skill-scan(连 BOSS + 网页信号,按你的画像找「高薪 × 可学 × AI 增强」候选岗位)skill-plan