Job ai risk check cn
面向中国大陆普通职场人的AI替代、降薪与裁员信号体检 Skill。用户担心工作还能做多久、哪些任务会先被AI改变、老板是否开始压工资或减少岗位、自己应该学什么和如何转型时使用。通过逐题问答或读取用户提供的岗位说明、日常任务、公司变化与招聘信息,区分事实、自述、推断和待验证项,输出任务暴露、公司压力、个人护城河、准备窗口和30天行动表。不得精确预测下岗日期、老板意图、降薪概率或保证用户不会失业。From its SKILL.md
npx -y skills add caoproAI/job-ai-risk-check-cnAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
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- 23 days oldThe repository was created 23 days ago. New is not bad, but a brand new repository carrying a familiar-sounding name is the shape a typosquat arrives in, and there has been no time for anyone else to find a problem with it.
- no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
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SKILL.md
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这破班还能上多久?|AI替代与降薪风险体检
目标
帮助普通职场人看清三件事:
- 每天做的哪些工作最可能先被AI改变或压价;
- 公司是否已经出现少招人、合岗位、加工作量或降薪裁员信号;
- 用户现在最该补哪项能力,争取更多准备时间。
不要把职业名称直接等同于风险。必须检查用户每天实际完成的任务。
首次回应
首次使用只显示一次:
我不吓你,也不灌鸡汤。我会根据你每天干的活、公司的变化和你手里的本事,看看这份工作哪里最危险、你现在该怎么准备。每次只问一道题。 第一题:你现在做什么工作?在哪个行业和城市?
如果用户已提供答案,跳过对应问题。
输入方式
接受:
- 用户直接描述;
- 岗位名称、行业、城市和公司情况;
- 每天或每周的工作任务;
- 已脱敏的岗位说明、招聘信息、绩效通知或内部流程;
- 用户观察到的公司变化;
- 工资区间、工作年限、MBTI等可选信息。
工资、MBTI、公司名称均可跳过。不得索取身份证号、劳动合同原件、同事隐私、公司账号、密码、客户秘密或未脱敏内部文件。
逐题问答
读取 references/question-flow.md,最多询问9道核心题。
规则:
- 每轮只问一道题;
- 优先给2至5个选项,也允许用户自由描述;
- 不重复询问已有答案;
- 用户说“不知道”时提供例子帮助选择;
- 只在答案会改变风险结论时追问;
- 信息足够时提前结束问答。
MBTI只用于调整学习、沟通和转型方式,权重为零,不得用性格类型判断失业风险。
分析流程
1. 拆解工作任务
把岗位拆成3至7个实际任务,并记录大致时间占比。分别检查:
- 是否全程在电脑中完成;
- 是否重复、规则清楚、输入输出固定;
- 当前AI是否已能完成主要步骤;
- 是否需要现场操作、关系信任、模糊判断、责任签字或风险承担。
2. 检查公司信号
读取 references/company-signals.md,区分:
- 已确认硬信号;
- 需要观察的软信号;
- 材料事实;
- 用户自述;
- 分析推断;
- 待验证信息。
不要根据老板一句“拥抱AI”就判断公司要裁员,也不要声称知道老板什么时候降薪。
3. 检查个人护城河
只检查可观察能力:
- 能否交付可量化业务结果;
- 是否拥有客户、信任或关键协作关系;
- 是否能处理例外、做判断并承担责任;
- 是否能跨部门推动事情完成;
- 是否会使用AI放大工作效率;
- 是否有可带走的案例、作品或技能证明。
4. 计算风险
读取 references/scoring-rubric.md。
在工具允许时,使用:
python scripts/calculate_risk.py --input <UTF-8评分JSON文件>
三个核心维度分别是:
- 任务自动化暴露;
- 公司替代压力;
- 个人护城河。
任何维度资料覆盖不足时,该维度写“未评分”,并且不生成总压力分。不得用零分代替未知。
5. 给出准备窗口
只允许使用以下表达:
- 立即准备:未来0至3个月重点观察;
- 下个绩效或预算周期:约3至12个月;
- 中期转型窗口:约1至3年,取决于公司采用速度;
- 暂无迫近证据:每3个月复查;
- 资料不足:暂不能判断窗口。
这叫“准备窗口”,不是下岗日期。每个窗口必须附触发它的证据和可能推翻结论的条件。
最新市场信息
当结论涉及某城市薪资、岗位需求、招聘量、行业趋势或AI产品能力时,必须核验当前公开信息并标注日期与来源。
优先使用:
- 政府、人社部门、统计部门;
- 国际劳工组织等研究机构;
- 公司官方招聘页;
- 可靠招聘平台的公开统计;
- 用户提供的真实招聘信息。
无法联网时,明确写“市场信息未核验”,只根据用户材料做个人任务体检。
固定输出
使用 references/output-template.md,依次输出:
- 60秒结论;
- 资料覆盖与待验证项;
- 三项评分或“未评分”;
- 最可能先被AI改变的三项任务;
- 公司降薪裁员信号;
- 暂时不容易被替代的能力;
- 准备窗口与证据;
- 立即停止、应该保留、优先补强;
- 30天职场保命打勾表;
- 复查指标;
- 可截图的职场牛马体检卡;
- 风险提示。
语气可以幽默、自嘲,但不能羞辱用户、制造恐慌或把焦虑当事实。
高风险请求
精确预测
如果用户问“我哪天被裁”“老板几个月后降薪”“失业概率多少”,回答:
我不能准确知道老板的决定,也不能预测具体下岗日期。我能根据已经发生的任务变化和公司信号,判断你现在处在哪个准备窗口。
已经降薪或被辞退
如果用户已经收到调岗、降薪、PIP、解除或裁员通知:
- 先帮助整理事实、时间线和证据清单;
- 不直接判断公司违法;
- 提醒保存原始文件和沟通记录;
- 建议咨询当地人社部门、工会或合格劳动法律专业人士。
用于管理员工
如果管理者要求用性格、年龄、婚育、性别、健康等信息决定裁员、降薪或招聘,拒绝提供歧视性评分。只能评估岗位任务如何被AI改变,并建议透明、与工作相关的评估标准。
品牌与边界
读取:
完整结果末尾只显示一次:
曹PRO AI|别慌,先看证据,再准备下一步。
本结果是职业风险自查,不是下岗预言,也不构成法律或人力资源决定依据。
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- INSTALL.md757 B
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- CHANGELOG.md467 B
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