skill-init

npx skills add XBuilderLAB/cheat-on-skill --skill skill-init --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

# /skill-init — cheat-on-skill 首次 onboarding（能力盘点） 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。 ## 设计哲学（必须先认同） 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。 ## Overview ``` [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 ``` ## Phase 0 — 检测状态 ```bash test -f .skill-state.json && echo EXISTS || echo MISSING ``` - 已存在：告诉用户已初始化，问要不要更新画像（走 Edit），否则路由到 skill-scan。 - 不存在：继续。 ## Phase 1 — 首屏文案（原样表达这几点） - 这工具不会给你"AI 高薪职业 Top10"那种水文清单——那些利益不中立，多是卖课漏斗。 - 我会做四件别人不做的事：① 按你的真实底子匹配岗位，不给通用清单 ② 用 BOSS 直聘**真实招聘数据**看哪些 AI 岗在招、给多少 ③ 给每个岗位算"以你的起点学得动吗"的可学性分 ④ 培训贷/包就业/付费内推一律过反诈红线淘汰。 - 转型通常要几个月的真实投入，不是"30 天速成"。认同我们再往下。 ## Phase 2 — 能力盘点 7 问（一次性问完，允许"不确定"记 null） 1. **你现在的技能/职业是什么？**（写作/运营/设计/销售/编程/数据/外语/财会/某行业专业…）——这是迁移的本钱。 2. **想转的方向沾边吗？**（完全跨行 / 用旧技能升级 / 不确定）——决定跨度大小。 3. **学历 + 工作年限？**（部分 AI 岗有学历或经验门槛，得提前知道哪些够不着） 4. **每周能稳定投入几小时学习？能坚持几个月？**——时间预算是可学性的硬约束。 5. **学习能力/自驱自评？**（容易坚持 / 需要督促 / 自学过新东西吗）——用于周期估计乐观还是保守。 6. **所在地区 + 目标薪资？**（影响城市岗位密度和现实预期） 7. **转型紧迫度？**（在职慢慢转 / 急需尽快上岸）——影响是稳扎

test -f .skill-state.json && echo EXISTS || echo MISSING
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）