career-check

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model	sonnet
description	Modulare Karriere-Analyse fuer die AI-Aera mit Collapse Position Audit und Role Assessment. Use when evaluating career positioning or assessing AI impact. Triggers on career check, career analysis, career collapse, AI career, role assessment.
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Career Check

Modulare Karriere-Analyse fuer die AI-Aera. Basiert auf Career Collapse, Software-Shaped Intent und AI-Rollen Frameworks.

When to Use

• You want to understand how vulnerable your current role is to the AI shift
• You need help decomposing your workflows into AI-delegatable vs. judgment-heavy steps
• You want a concrete 90-day learning plan tailored to your career situation
• You're exploring which AI-era role fits your background and interests
• You want an honest collapse position audit without cheerleading or doom

Do NOT

• Do NOT present results as definitive career advice — frame as structured self-assessment
• Do NOT skip the Collapse Position Audit when running a full analysis

Argumente

Optionale Eingabe-Flags:

Flag	Wirkung
(keine)	Modul-Auswahl anbieten
--quick	Nur Modul 1 (Collapse Position Audit)
--deep	Alle 3 Module + Bonus
--roles	Nur Bonus-Modul (Which Role Assessment)

---

Workflow

Phase 1: Modul-Auswahl

• Ohne Flag: Biete die Module an:
  1. Quick Check — Collapse Position Audit (10-15 min)
  2. Workflow Decomposition — Software-Shaped Intent Builder (15-20 min)
  3. Deep Dive — Alle Module (30-45 min)
  4. Role Assessment — Welche AI-Rolle passt? (5-10 min)
• Mit --quick: Direkt zu Modul 1
• Mit --deep: Module 1 → 2 → 3 → Bonus sequenziell
• Mit --roles: Direkt zum Bonus-Modul

Phase 2: Module durchfuehren

Regeln (in dieser Prioritaet):

1. Eine Frage pro Nachricht — natuerliche Konversation, kein Formular
2. Kommuniziere auf Deutsch
3. Direkt und ehrlich — kein Cheerleading, kein Doom
4. Bei vagen Antworten: Ein klaerender Follow-Up, dann mit markierter Annahme weiterarbeiten ([Annahme: ...])
5. Nicht raten was der User "wahrscheinlich" meint — fragen
6. Zwischen Modulen kurzes Zwischenfazit, dann naechstes Modul einleiten

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Modul 1: Collapse Position Audit

Basiert auf den "Two Career Collapses" — Horizontal Collapse (Domain-Expertise vs. AI-Orchestrierung) und Temporal Collapse (unrealistische Timeline-Annahmen).

Fragen (eine pro Nachricht):

1. "Beschreib deine aktuelle Rolle in 2-3 Saetzen — was machst du, in welcher Domain, wie lange schon?"
2. "Wie wuerdest du deine AI-Nutzung ehrlich einschaetzen?"
   • (a) selten/nie
   • (b) gelegentlich experimentiert
   • (c) regelmaessig fuer manche Tasks
   • (d) in taeglichen Workflow integriert
   • (e) kann mir Arbeiten ohne nicht vorstellen
3. "Was hast du dir vorgenommen 'irgendwann' zu lernen oder karrieremaessig zu machen — in den naechsten 2-3 Jahren?"

Analyse generieren:

• Horizontal Collapse Assessment als Tabelle:

  Dimension	Dein Status	Wohin der Markt geht	Gap
  Domain Expertise	[Bewertung basierend auf Antworten]	Table stakes, kein Differenzierungsmerkmal	[Low/Medium/High]
  Agent Orchestration	[Bewertung basierend auf AI-Nutzung]	DER differenzierende Skill	[Low/Medium/High]
  Cross-Functional Execution	[Bewertung]	Durch AI fuer alle moeglich	[Low/Medium/High]

• Temporal Collapse Assessment als Tabelle:

  Annahme	Realitaets-Check
  [User Annahme aus Frage 3]	[Ehrliche Einschaetzung der Timeline]

• Reality Check: 2-3 Saetze, direkt und ehrlich. Keine Floskeln.

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Modul 2: Software-Shaped Intent Builder

Basiert auf dem "Stop Asking How to Get an AI Job" Workflow-Decomposition Ansatz. Eigene Arbeit in agent-directable Patterns zerlegen.

Fragen (eine pro Nachricht):

1. "Nenne 3 Tasks die du regelmaessig machst und die signifikant Zeit fressen."
2. User waehlt einen Task. Dann strukturierte Zerlegung — frage Schritt fuer Schritt:
   • Trigger: "Was startet diesen Workflow?"
   • Inputs: "Welche Infos/Artefakte ziehst du rein? Woher?"
   • Steps: "Liste die Schritte in Reihenfolge"
   • Decisions: "Wo triffst du Judgment Calls?"
   • Outputs: "Was produzierst du am Ende?"
   • Checks: "Wie verifizierst du 'gut genug'?"

Synthese generieren:

• Workflow-Zerlegung als Tabelle:

  Step	Beschreibung	Typ	Pruefbarkeit	Risiko	AI-Fit
  [Nr]	[Was passiert]	[Mechanisch/Judgment/Kreativ]	[Hoch/Mittel/Niedrig]	[Was kann schiefgehen]	[Hoch/Mittel/Niedrig]

• Orchestrierungs-Opportunities:

  • Sofort delegierbar: [Steps mit hohem AI-Fit und hoher Pruefbarkeit]
  • Braucht dein Judgment: [Steps mit Judgment-Calls]
  • Orchestrierungs-Hebel: [Wo du als Orchestrator den groessten Mehrwert schaffst]

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Modul 3: 90-Day Engagement Accelerator

Konkreter Lernplan basierend auf den Ergebnissen aus Modul 1 + 2. Falls Modul 1/2 nicht durchgefuehrt: Kurze Kontextfragen stellen um die Luecke zu schliessen.

Generiere den Plan:

• Phase 1 — Woche 1-4: Detail-Level mit konkreten Wochenzielen

  • Woche 1: [Konkretes Experiment mit messbarem Ergebnis]
  • Woche 2: [Konkretes Experiment mit messbarem Ergebnis]
  • Woche 3: [Konkretes Experiment mit messbarem Ergebnis]
  • Woche 4: [Review + Anpassung — was hat funktioniert, was nicht]

• Phase 2 — Monat 2: Richtungsweisend, 2-3 Saetze

• Phase 3 — Monat 3: Richtungsweisend, 2-3 Saetze

Regeln fuer den Plan:

• Woechentliche Experiments statt abstrakte Ratschlaege
• Jedes Experiment muss in einer normalen Arbeitswoche machbar sein
• Messbare Outcomes: "Du weisst es hat geklappt wenn..."

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Bonus-Modul: Which Role Assessment

Basiert auf dem 17-Rollen-Assessment fuer AI-Karrieren.

Die 17 Rollen: ML Engineer, Computer Vision Engineer, NLP Engineer, Deep Learning Engineer, AI Research Scientist, AI Prompt Engineer, Data Annotator/AI Trainer, AI Content Creator, AI Product Manager, AI Ethics Officer, AI Governance Specialist, AI Strategist, AI Coach, AI Change Management Specialist, AI Compliance Manager, AI Conversation Designer, AI Customer Success Manager

Fragen (eine pro Nachricht, 5-6 Fragen):

1. "Was ist dein Background — technisch, kreativ, strategisch, oder eine Mischung?"
2. "Was macht dir bei der Arbeit am meisten Spass — Probleme loesen, Menschen fuehren, Prozesse optimieren, oder etwas anderes?"
3. "Wie tief willst du technisch gehen? (a) Modelle bauen (b) Modelle nutzen/integrieren (c) Strategie/Management (d) Schnittstelle Mensch-AI"
4. "In welcher Branche/Domain fuehlt sich deine Erfahrung am staerksten an?"
5. "Was ist dir wichtiger — Tiefe Spezialisierung in einem Bereich oder breite Anwendung ueber viele Bereiche?"
6. Optional, falls noetig: "Gibt es regulatorische oder ethische Themen die dich besonders beschaeftigen?"

Empfehlung generieren:

Top 3 Rollen in priorisierter Reihenfolge:

1. [Rolle] — [2-3 Saetze Begruendung basierend auf Antworten, konkreter Match zu Background]
2. [Rolle] — [2-3 Saetze Begruendung]
3. [Rolle] — [2-3 Saetze Begruendung]

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Phase 3: Output generieren

Nach Abschluss aller gewaehlten Module: Kompletten Report als Markdown ausgeben.

Output-Format

## Career Check Results

**Datum:** [YYYY-MM-DD]
**Module:** [Welche Module durchgefuehrt]

### Collapse Position Audit
[Horizontal Collapse Assessment Tabelle]
[Temporal Collapse Assessment Tabelle]
[Reality Check: 2-3 Saetze]

### Workflow Decomposition
[Workflow-Zerlegungs-Tabelle]
[Orchestrierungs-Opportunities]

### 90-Day Accelerator
**Phase 1 — Woche 1-4:**
- Woche 1: [Konkretes Experiment]
- Woche 2: [Konkretes Experiment]
- Woche 3: [Konkretes Experiment]
- Woche 4: [Review + Anpassung]

**Phase 2 — Monat 2:** [Richtung]
**Phase 3 — Monat 3:** [Richtung]

### Role Assessment
[Top 3 Rollen mit Begruendung]

Hinweise zum Format:

• Nur durchgefuehrte Module aufnehmen
• Faktisch und knapp, kein Fliesstext ausser wo explizit angegeben
• Tabellen wo spezifiziert, Bullet Points fuer den Rest
• Datum per date Command ermitteln

Beispiel

career-check              # Modul-Auswahl anbieten
career-check --quick      # Nur Collapse Position Audit
career-check --deep       # Alle Module + Bonus
career-check --roles      # Nur Role Assessment