आपकी नौकरी कितने साल बचे हैं?
AI जोखिम मूल्यांकन और करियर परिवर्तन योजना
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SaaS公司CEO职业寿命评估
AI岗位风险诊断报告
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विवरण
पद का नाम दर्ज करें, नवीनतम AI कार्यान्वयन डेटा के लिए ऑनलाइन खोजें, और संरचित AI एक्सपोज़र डायग्नोस्टिक रिपोर्ट (Markdown + डार्क HTML) आउटपुट करें। कार्यों का विश्लेषण करें, एक्सपोज़र स्कोर दें, अर्ध-जीवन का अनुमान लगाएं, कौशल सेट की पहचान करें, और संक्रमण पथ सुझाएँ। प्रत्येक बार नई खोज, इतिहास पर निर्भर नहीं करता।
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अपने लेखों, उत्पाद पृष्ठों और लैंडिंग पृष्ठों की सर्च प्रदर्शन क्षमता और AI उद्धरण की तैयारी बेहतर करें। यह सबसे महत्वपूर्ण सुधार योग्य समस्याएँ जल्दी खोज सकता है और सीधे उपयोग योग्य शीर्षक, पुनर्लेखित मसौदा, कंटेंट Brief, तकनीकी सुधारों की सूची या परिणाम दोबारा जाँचने की योजना दे सकता है। काम के अनुसार चार मोड उपलब्ध हैं: केवल लिंक या正文 भेजने पर डिफ़ॉल्ट रूप से त्वरित निदान; लेखन का अनुरोध करने पर पहले उपयोग योग्य पाठ; पूर्ण ऑडिट में लक्ष्य इंजन और पृष्ठ के अनुसार विश्लेषण; और परिणाम दोबारा जाँचने में डेटा स्रोत, अंश-हर, हर और तुलना की शर्तें स्पष्ट की जाती हैं। सरल कार्यों के लिए पूरी लंबी रिपोर्ट आवश्यक नहीं है। Google AI Overviews / AI Mode, Bing / Copilot, ChatGPT Search, Perplexity और Claude के लिए अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म जाँच उपलब्ध है। सर्च, प्रशिक्षण और उपयोगकर्ता द्वारा शुरू की गई विज़िट का अलग-अलग आकलन किया जाता है; चीनी भाषा वाले प्लेटफ़ॉर्म के लिए उपलब्ध वास्तविक资料 और प्रत्यक्ष अवलोकन के आधार पर अनुकूलन किया जाता है, दूसरे इंजनों के नियम लागू नहीं किए जाते। v8 में स्कोरिंग और प्रमाण के मानदंड एकीकृत किए गए हैं, स्थानीय अवरोध की सीमा तय की गई है, उत्तर ट्रिगर दर, शर्तीय उद्धरण दर और समग्र उद्धरण दर को अलग किया गया है, और Google की साइट-स्तरीय AI नियंत्रण जाँच अपडेट की गई है। इसका उपयोग अपनी वेबसाइट, तृतीय-पक्ष प्लेटफ़ॉर्म के लेखों और अप्रकाशित मसौदों के लिए किया जा सकता है। सुझावों में आपकी ओर से बदली जा सकने वाली चीज़ों और प्लेटफ़ॉर्म की ओर से सत्यापित किए जाने वाले बिंदुओं को अलग-अलग बताया जाएगा। हर महत्वपूर्ण निष्कर्ष के साथ प्रमाण या स्पष्ट सीमा दी जाती है। स्कोर आवश्यकता के अनुसार दिए जाते हैं; डेटा, लेखक या उद्धरण गढ़े नहीं जाते, और रैंकिंग, इंडेक्सिंग या AI उद्धरण की गारंटी नहीं दी जाती। वास्तविक रन का उदाहरण (2026-09-07; परीक्षण सामग्री, कारोबारी परिणाम नहीं) शीर्षक मोड: “टीम की साप्ताहिक रिपोर्ट कैसे लिखें” वाली परीक्षण कॉपी के लिए केवल 3 शीर्षक लौटाने को कहा गया। वास्तविक आउटपुट: 1. टीम की साप्ताहिक रिपोर्ट कैसे लिखें? खाली टेम्पलेट सहित 2. टीम की साप्ताहिक रिपोर्ट लेखन मार्गदर्शिका: प्रगति, समस्याएँ और अगले सप्ताह की योजना (टेम्पलेट सहित) 3. टीम की साप्ताहिक रिपोर्ट टेम्पलेट: इस सप्ताह की प्रगति, सामने आई समस्याएँ, अगले सप्ताह की योजना गणना मोड: 12 प्रयासों का अनुकरण किया गया—10 सफल और 2 टाइमआउट; सफल रन में 2 बार AI उत्तर बना और 1 बार लक्ष्य वेबसाइट का उद्धरण आया। वास्तविक आउटपुट: AI उत्तर ट्रिगर दर 2/10=20%, शर्तीय उद्धरण दर 1/2=50%, समग्र अवलोकित उद्धरण दर 1/10=10%। बिना उत्तर वाले सामान्य परिणाम समग्र हर में रखे जाते हैं और टाइमआउट को अलग गिना जाता है; ये संख्याएँ केवल गणना के मानदंड की जाँच करती हैं, वास्तविक उद्धरण परिणाम नहीं दर्शातीं।
करियर अनुभव आय योजनाकार
“करियर अनुभव आय योजनाकार” एक AI Skill है, जो आम नौकरीपेशा लोगों को अपनी पेशेवर क्षमता फिर से पहचानने और आय बढ़ाने के रास्ते खोजने में मदद करता है। बहुत से लोग 5, 10 या उससे अधिक वर्षों तक काम करने के बाद भी केवल इतना जानते हैं कि वे “अपना मौजूदा काम कर सकते हैं।” उन्हें यह एहसास नहीं होता कि वर्षों में जमा किया गया उद्योग अनुभव, पेशेवर कौशल, प्रोजेक्ट अनुभव और समस्याएँ हल करने के तरीके बेहतर वेतन वाली नौकरी, साइड हसल, परामर्श, प्रशिक्षण, फ्रीलांस काम या डिजिटल उत्पादों में बदले जा सकते हैं। आपको बस अपने करियर का अनुभव, अपनी विशेषज्ञता, वर्तमान आय और लक्ष्य बताने हैं—या सीधे अपना रिज़्यूमे चिपकाना है। यह Skill क्रमशः आपकी करियर प्रोफ़ाइल तैयार करेगा, छिपे हुए उच्च-मूल्य कौशलों की पहचान करेगा, अतिरिक्त आय के अवसरों का विश्लेषण करेगा, अनुभव को उत्पाद में बदलने के तरीके सुझाएगा, बेहतर वेतन वाली नौकरियों का विश्लेषण करेगा, AI साइड हसल तैयार करेगा और 90-दिन की कार्ययोजना बनाएगा। हर दिशा में शुरुआती लागत, समय निवेश, कठिनाई, आय की संभावना और वास्तविक रूप से लागू किए जा सकने की क्षमता को ध्यान में रखा जाएगा—सिर्फ़ दर्जनों “पैसे कमाने के तरीके” गिनाए नहीं जाएंगे। यह उन लोगों के लिए खास तौर पर उपयोगी है जिनके पास कुछ कामकाजी अनुभव है और जो वेतनवृद्धि, नौकरी बदलने, साइड हसल, दूसरी आय या अपने अनुभव से कमाई करने के बारे में सोच रहे हैं। चाहे आप研发, प्रोडक्ट, संचालन, बिक्री, डिज़ाइन, शिक्षण, चिकित्सा, इंजीनियरिंग या प्रबंधन के क्षेत्र में हों, आप पहले से अर्जित क्षमताओं के आधार पर आय का अधिक मूल्यवान रास्ता फिर से खोज सकते हैं। ज़रूरी नहीं कि आपको कोई नई skill दोबारा सीखनी पड़े। शायद आपने अभी तक अपने भीतर मौजूद मूल्य को पहचाना ही नहीं है।
अनुसंधानOffer Toolkit
एक 10 साल के सिलिकॉन वैली अनुभव वाली नौकरी प्रणाली, जो वास्तविक भर्ती अंतर्दृष्टि और नौकरी खोज方法论 को AI में समाहित करती है। Offer Toolkit | AI नौकरी सहायक 'मनपसंद नौकरी खोजने' से लेकर 'ऑफर प्राप्त करने' तक, पूरी प्रक्रिया को तीन स्मार्ट मॉड्यूल में विभाजित किया गया है: ① JD डिकोडर (JD Decoder) गहराई से नौकरी विवरण का विश्लेषण करें और विशेष ऑफर स्ट्रैटेजी रिपोर्ट तैयार करें: - क्या आवेदन करना उचित है - नौकरी मिलान मूल्यांकन - मुख्य योग्यताएँ और क्षमता अंतराल - साक्षात्कार फोकस और उच्च संभावना वाले प्रश्नों का पूर्वानुमान ② रिज्यूमे बिल्डर (Resume Builder) आपके अनुभव को 'नौकरी विवरण' से 'भर्तीकर्ता द्वारा मान्यता प्राप्त प्रभाव कहानी' में बदलें: - स्वचालित रूप से व्यक्तिगत अनुभव को संरचित करें - परियोजना अभिव्यक्ति और परिणाम मात्रा को अनुकूलित करें - ATS-अनुकूल, उच्च गुणवत्ता वाला रिज्यूमे तैयार करें - 11+ प्रिंट-ग्रेड प्रोफेशनल टेम्पलेट का समर्थन करता है ③ व्यवहारिक साक्षात्कार कहानी पुस्तकालय (Behavioral Story Library) आपके वास्तविक अनुभव को उजागर करें और पुन: प्रयोज्य साक्षात्कार कहानी संपत्ति बनाएं: - मुख्य परियोजनाओं और विकास अनुभवों को निकालें - स्वचालित रूप से STAR Framework में बदलें - व्यक्तिगत Behavioral Interview Story Bank स्थापित करें - 'Tell me about a time...' जैसे प्रश्नों का कुशलतापूर्वक सामना करें चाहे आप 'क्या इस पद के लिए आवेदन करूं' में उलझे हों, 'रिज्यूमे अनुकूलित करना' चाहते हों, 'JD विश्लेषण' की आवश्यकता हो, या अगले Behavioral Interview की तैयारी कर रहे हों, Offer Toolkit स्वचालित रूप से आवश्यकता को पहचानेगा और सबसे उपयुक्त AI मॉड्यूल पर रूट करेगा। कीवर्ड: नौकरी खोज | Offer | Career | Job Hunt | JD | Job Description | रिज्यूमे | Resume | CV | Behavioral Interview | STAR | Tell me about a time | Interview Preparation ------------------------------------- job-description-skill: एक JD और आपका रिज्यूमे डालें, और आपको एक HTML रिपोर्ट मिलेगी जो बताएगी: क्या इस पद के लिए आवेदन करना चाहिए, आपका मिलान कितना है, कमियाँ कहाँ हैं, साक्षात्कार में क्या पूछा जाएगा, वेतन उचित है या नहीं, और अगले 6 सप्ताह में क्या करना चाहिए। resume-skill: आपके मौजूदा रिज्यूमे को बेहतर बनाने में मदद करता है, या LinkedIn से आयात करता है, या बातचीत के दौरान शून्य से लिखता है। 11 प्रिंट-ग्रेड टेम्पलेट देता है (Classic-ATS, Ledger, Tech Compact, Modern Sidebar, Pillar, Elegant Serif, Atelier, Timeline, Swiss, Executive, Color-block)। हर बार दो फाइलें देता है: एक सीधे PDF के रूप में प्रिंट करने योग्य, और एक ब्राउज़र में क्लिक करके संपादित करने योग्य। bq-skill: आपको तैयार उत्तर नहीं देता, बल्कि आपके पिछले वास्तविक अनुभवों को निकालकर एक पुन: प्रयोज्य कहानी संग्रह में व्यवस्थित करता है। यह आपके अनुभवों के बारे में कदम-दर-कदम पूछता है, STAR/CAR का उपयोग करके विचारों को स्पष्ट करने में मदद करता है, और 'निर्णय लेना' 'कठिन परिस्थितियाँ' जैसे टैग लगाता है। हिंदी और अंग्रेज़ी दोनों में एक प्रति सहेजता है, ताकि अगली बार अलग व्यवहारिक प्रश्नों के लिए भी उसी कहानी का उपयोग किया जा सके। साथ ही, एक JD के आधार पर, कंपनी द्वारा पूछे जाने वाले 20 प्रश्नों का पूर्वानुमान लगाता है और उनकी तैयारी में मदद करता है। तीन सामान्य नियम: 1. कल्पना न करें। सभी अनुभव, जिम्मेदारियाँ और संख्याएँ उपयोगकर्ता द्वारा वास्तव में बताई गई बातों पर आधारित हैं। कमजोर अभिव्यक्तियों को सुधारा जा सकता है, लेकिन कंपनी, पद, उपलब्धियाँ या मात्राएँ कभी न बनाएँ। संख्याओं की पुष्टि उपयोगकर्ता से करें। 2. एक बार में केवल एक प्रश्न पूछें। कहानियाँ निकालना, रिज्यूमे बनाना, BQ तैयारी - ये सब बातचीत हैं, प्रश्नावली नहीं। 3. पहले संरचित करें, फिर आउटपुट दें। पहले एक मानक डेटा मॉडल में डालें, सुनिश्चित करें कि कोई त्रुटि नहीं है, फिर HTML रेंडर करें या उत्तर उत्पन्न करें।
जानकारी
- संस्करण
- v4
- आखिरी अपडेट
- रन क्रेडिट
- उपयोग के अनुसार
- मॉडल
- स्वचालित
