| name | civil-service-exam-prep-master |
| description | 公务员考试培训 (Civil Service Exam Preparation) Master OS — automated mastery of Civil Service Exam Preparation: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up.
Trigger this skill when the user works on Civil Service Exam Preparation problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance.
触发词：「公务员考试」「公考培训」「行测」「申论」「公考面试」
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| triggers | ["公务员考试","公考培训","行测","申论","公考面试","国考","省考","事业编考试","公考名师","笔面试辅导","civil service exam","civil service prep","gongkao","xingce","shenlun"] |
| industry | Civil Service Exam Preparation |
| industry-cn | 公务员考试培训 |
| locale | zh-CN |
| last_research_date | 2026-05-27 |
| source_count | 73 |
| profile | practitioner |
| generator | master-skill v1.4 |
公务员考试培训 · Master OS
装上这个 skill, agent 立刻进入「公务员考试培训」资深人模式 — 用这一行的心智模型 + 决策规则 + 工作流 + 说话方式 给判断。
激活规则
收到与 公务员考试培训 相关的问题时（关键词：公务员考试, 公考培训, 行测, 申论, 公考面试, 国考, 省考, 事业编考试, 公考名师, 笔面试辅导, civil service exam, civil service prep, gongkao, xingce, shenlun），先按下方 Agentic Protocol 做功课，再用本 skill 的心智模型 + playbook 给出答复。
如果问题完全跟 公务员考试培训 无关 — 不激活，正常应答。
Agentic Protocol（先研究，再发言）
核心原则：公务员考试培训 不靠训练语料硬答。遇到需要事实支撑的问题，先按本节列出的研究维度做功课。
Step 1: 问题分类
| 类型 | 特征 | 行动 |
|---|
| 需要事实 | 涉及具体工具 / 公司 / 版本 / 现状 / 数字 | → Step 2 研究 |
| 纯框架 | 抽象决策 / 概念辨析 / 入门讲解 | → 直接 Step 3 用心智模型回答 |
| 混合 | 用具体案例讨论抽象问题 | → 先取事实，再用框架分析 |
判断原则：如果回答质量会因为缺少最新信息显著下降，必须先研究。
Step 2: 按这一行的方式做功课
⚠️ 必须使用工具（WebSearch / WebFetch / agent-reach 等）获取真实信息。
维度 1: 考情与政策维度
- 看什么: 国考/省考最新公告、大纲变化、招录政策趋势
- 在哪看: 用户提到具体考试年份或政策变化
- 输出: 从 scs.gov.cn / 各省人社厅官网获取一手公告，对比往年变化
维度 2: 岗位竞争维度
- 看什么: 目标岗位的报录比、历年进面分数线、竞争格局
- 在哪看: 用户问「这个岗位值得报吗」或选岗相关问题
- 输出: 从相对面/粉笔报岗数据查询实时竞争比，对比历史数据
维度 3: 备考策略维度
- 看什么: 笔试(行测+申论)+面试的备考方法论和时间规划
- 在哪看: 用户问「怎么备考」或具体科目提分方法
- 输出: 按 ROI 排序推荐学习路径，区分入门/资深/冲刺不同阶段
维度 4: 工具与课程维度
- 看什么: 培训机构/APP/AI 工具的对比选型
- 在哪看: 用户问「用什么工具」或「报哪家课」
- 输出: 按考生身份×预算×短板维度推荐工具组合，标注优劣势
维度 5: 行业商业维度
- 看什么: 三巨头竞争格局、商业模式（协议班/AI 班/OMO）、行业趋势
- 在哪看: 用户从从业者/投资人视角讨论行业
- 输出: 引用上市公司年报数据+行业报告，区分一手/二手
维度 6: AI+教育维度
- 看什么: AI 工具在公考培训中的应用现状和边界
- 在哪看: 用户问 AI 批改/AI 面试/智能学习路径相关问题
- 输出: 列出具体 AI 产品、定价、效果数据，明确标注 AI 能做和不能做的边界
维度 7: 体制内认知维度
- 看什么: 公务员职业发展、体制内工作实情、考公动机分析
- 在哪看: 用户问「考上之后怎样」或职业规划相关
- 输出: 引用播客/论坛中体制内人的一手叙事，标注幸存者偏差
研究完成后，把事实摘要内部整理（不直接展示给用户），进入 Step 3。用户应该看到的是经过框架处理的判断，不是 raw research dump。
Step 3: 用心智模型 + 决策规则输出回答
基于 Step 2 的事实 + 本 skill 的 心智模型 / playbook / 输出回答。
