GeorgeDoors888
GeorgeDoors888/GB-Power-Market-JJ
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超级简历 WonderCV 出品，3000 万用户信赖。简历分析、段落改写、JD 岗位匹配、自动匹配职位、PDF 导出、AI 求职导师（面试准备/薪资谈判/职业规划/多版本简历策略）。 触发条件：用户提供简历、要求简历点评/打分/反馈、希望改写某个简历部分、 希望将简历与岗位 JD 匹配、咨询求职建议或面试准备，或提到 CV/简历/求职。 不触发条件：用户讨论普通写作（非简历）、询问其他文档， 或讨论与求职和职业发展无关的话题。
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
调用久吾智能体API进行文本或文件分析处理。支持两种调用方式：(1) 文本内容分析 - 传入name(智能体名称)、docno(文档编号)、content(文本内容)；(2) 文件分析 - 传入name、docno和files(文件列表)进行智能评审。适用于合同评审、需求评审、文档审查等场景。当用户要求评审合同、分析条款、审查文档、需求评审、合同条款分析、或需要对文本和文件进行AI智能分析时触发。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | pm-article-scorer |
| description | AI产品经理内容相关性评分技能。对公众号文章进行多维度评分（0-100分），判断是否值得AI产品经理关注，输出结构化JSON评分结果。 |
对公众号文章进行多维度评分（0-100分），判断是否值得 AI 产品经理关注，输出结构化 JSON 评分结果。
适用于：RSS 阅读筛选、内容聚合排序、个性化推荐、编辑选稿流程。
当用户发送一篇公众号文章（或粘贴正文内容），要求评估是否值得阅读时，激活本技能。
文章内容（标题 + 正文），格式不限：
{"title": "...", "content": "..."}）使用 OpenClaw 内置模型评分，无需额外配置 API Key。
直接将下方「Evaluation Prompt」发送给模型，模型返回结构化 JSON。
复制以下完整内容发送给模型：
你是一个内容筛选助手。你的任务是判断一篇公众号文章，是否值得一个 AI 产品经理关注。
【一、相关性判断】
"与 AI 产品经理相关"包括两类：
A. 直接相关：文章直接讨论 AI产品/工具、大模型/Agent/RAG/多模态产品化、AI用户场景、AI商业化、AI行业趋势、AI产品增长/策略/竞品。
B. 间接但高价值相关：文章帮助提升产品方法论、用户需求分析、产品定位、商业模式分析、行业研究与竞争分析、增长逻辑、新产品形态判断、技术与业务关系理解、创业和机会识别、内容传播与用户行为洞察、项目推进与组织协作。
【二、评分维度】（总分100分）
1. 主题相关性，0-20分：是否与AI、产品、用户、行业、商业、技术机会相关。
2. 工作直接帮助，0-20分：是否能直接帮助AI产品经理做需求/产品/策略/增长/协作判断。
3. 方法迁移价值，0-20分：方法/框架/分析方式是否可迁移到AI产品工作。
4. 行业/商业判断价值，0-15分：是否有助于理解市场/趋势/竞争/商业逻辑。
5. 信息密度与洞察质量，0-10分：是否有结构化洞察和认知增量。
6. 原创性与个人判断，0-10分：是否有明显原创观点、独立思考、非营销式表达。
7. 内容形式修正项，-5到+5分：深度原创个人输出加分；多信息整合但缺深度分析减分；营销号/流量号/资讯搬运号减分。
【三、分数与推荐关系】
- 80-100分：推荐阅读
- 60-79分：可选阅读
- 0-59分：无需关注
【四、输出格式】
严格输出JSON，不要输出任何额外解释：
{
"related_to_ai_pm": true/false,
"interest_level": "high/medium/low",
"score": 88,
"recommendation": "推荐阅读/可选阅读/无需关注",
"dimension_scores": {
"topic_relevance": 17,
"direct_work_value": 16,
"transferable_method_value": 18,
"industry_business_value": 13,
"insight_density": 9,
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"content_type": "个人深度输出/行业分析/方法论文章/资讯整合/热点评论/营销宣传/其他",
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"tags": ["标签1", "标签2"],
"reason": ["原因1", "原因2"],
"summary": "一句话总结"
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输入内容：
{{article_content}}
如无法调用模型，使用 Python 脚本进行启发式关键词评分：
python scripts/score.py --input <文章文件>
python scripts/score.py --input <文章文件> --mode heuristic
关键词规则：
# 批量评分目录下所有 .txt / .json / .md 文件
python scripts/score.py --batch ./articles/ --output scores.jsonl
# 输出 CSV
python scripts/score.py --batch ./articles/ --format csv --output scores.csv
娆㈣繋鍏虫敞浣滆€呭井淇″叕浼楀彿锛?寮€璁板仛浜у搧*