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XBuilderLAB/cheat-on-skill

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cheat-on-skill

帮你在 AI 时代找到一份高薪 × 你学得动 × 不会被 AI 吃掉的工作,并给出个性化学习策略。

不是"AI 高薪职业 Top10"那种水文清单(那些利益不中立,多是卖课/培训机构的获客漏斗)。 这套工具的差异点是 能力匹配 + 可学性闸门 + BOSS 直聘真实招聘数据 + 反诈

三件套(MVP)

/skill-init   能力盘点 → 判起点档位(S0–S3) → 建 .skill-state.json(前置)
/skill-scan   连 BOSS + 网页信号,找「高薪 × 可学 × AI 增强」交集岗位(核心)
/skill-plan   选定岗位 → 差距分析 → 分阶段学习路径 + 作品集 + 求职时间线 + 止损线(核心)
/skill-status 每次回来问“今天干嘛/继续/卡住了”→ 读进度记忆 → 给当天任务 → 更新打卡(陪跑)

后续可扩:skill-verify(单岗位反诈深查)、skill-retro(深度复盘看板)。

安装

./install.sh          # 软链 skills/* 到 ~/.claude/skills/

然后在 Claude Code 里说「我想找 AI 时代的高薪工作」即可触发。

关键依赖:BOSS 直聘 adapter(human-in-the-loop)

adapters/boss/ 用原始 CDP 连你已登录的有界面 Chrome,只读搜索结果列表页(岗位名/薪资量级/公司/技能标签)。

  • ✅ 半自动:你扫码登录、过滑块;脚本只读列表页,不翻页/不进详情/不私聊(反爬风控 + ToS + 反诈红线)。
  • ⚠️ 薪资数字被 BOSS 字体混淆,只拿到量级(▯▯-▯▯K),精确值需手动开详情页。
  • ⚠️ JD 真实要求列表页拿不到,目标岗位让用户手动开详情页贴回。 详见 adapters/boss/README.md

方法论(shared-references/)

  • role-tiers.md —— 起点档位 S0–S3,按"底子 × 可投入时间"瞄该够的岗位。
  • ai-impact-taxonomy.md —— 岗位 AI 影响三分类(替代/增强/新生),只推后两类。
  • learnability-rubric.md —— 对你这个起点的可学性 0–10 打分。
  • anti-scam-rubric.md —— 培训贷/付费内推/包就业等求职骗局红线。

设计原则

薪资是岗位的,差距是你的。 价值不是列高薪岗,是把"高薪 × 你学得动 × AI 时代仍要"三个圈的交集挑出来,再给一条诚实的学习路径。转型要几个月真实投入,不是 30 天速成。

进度记忆(文件,不是模型记忆)

所有状态都落在文件里,换会话/换设备/换 AI 都能接上,不靠模型记忆:

  • .skill-state.json —— 画像 + 候选岗位 + 学习计划 + 周/天进度 + 预测。skill-plan 写入,skill-status 每次读它接上下文、按进度陪跑并调整。
  • workspace/ —— 你实际干活的地方。day-NN/ 放每天的产出(形态不限),portfolio/ 放成型作品,notes.md 放跨天笔记。打卡时 skill-status 把产出落成文件,并在 completed_tasks 里存文件路径。详见 workspace/README.md
  • lessons.md —— 复盘沉淀(预测 vs 实际的教训)。skill-scan 启动时优先读它。
  • reports/ —— 阶段交付报告(Word,按需生成)。

About

帮你在 AI 时代找到一份高薪 × 你学得动 × 不会被 AI 吃掉的工作,并给出个性化学习陪跑计划。能力匹配 + 可学性闸门 + BOSS 直聘真实招聘数据 + 反诈。

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