내 직업은 몇 년 남았을까?
직무 AI 위험 평가 및 전환 경로 계획
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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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설명
직무명을 입력하면 최신 AI 도입 데이터를 검색하여 구조화된 AI 노출도 진단 보고서(Markdown + 다크 HTML)를 출력합니다. 작업 분해, 노출도 점수 부여, 반감기 추정, 스킬 스택 분석, 전환 경로 추천을 제공합니다. 매번 새로운 검색으로 이전 기록에 의존하지 않습니다.
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SEO+GEO 전방위 가시성 엔진
文章、产品页和落地页的搜索表现与 AI 引用准备度。可以快速找出最值得改的问题，也可以直接获得标题、改写稿、内容 Brief、技术修复清单或效果复测方案。 四种模式按任务分流：只发链接或正文，默认快速诊断；要求写作，先给可用文本；完整审计按目标引擎与页面拆解；效果复测明确数据来源、分子分母和比较条件。简单任务无需整套长报告。 支持 Google AI Overviews / AI Mode、Bing / Copilot、ChatGPT Search、Perplexity 和 Claude 的分平台检查。搜索、训练与用户触发访问分别判断；中文平台根据实际可用资料和直接观测适配，不套用其他引擎规则。 v8 统一了评分与证据口径，限定局部阻断范围，区分答案触发率、条件引用率和整体引用率，并更新 Google 站点级 AI 控制检查。可用于自有网站、第三方平台文章与未发布草稿，建议会区分你能改的内容和平台侧待验证项。 每项关键判断附证据或明确限制。评分按需提供；不编造数据、作者或引用，也不保证排名、收录与 AI 引用。 实际运行示例（2026-09-07；测试素材，非业务成绩） 标题模式：给“团队周报怎么写”的测试文案要求仅返回 3 个标题，实际只输出： 1. 团队周报怎么写？附空白模板 2. 团队周报写作指南：进展、问题与下周计划（含模板） 3. 团队周报模板：本周进展、遇到的问题、下周计划 计算模式：模拟 12 次尝试，10 次成功、2 次超时；成功运行中 2 次生成 AI 答案，1 次引用目标网站。实际输出：AI 答案触发率 2/10=20%，条件引用率 1/2=50%，整体观察引用率 1/10=10%。正常无答案保留在整体分母，超时单列；这些数值只验证计算口径，不代表真实引用成绩。
직업 경험 수익화 플래너
‘직업 경험 수익화 플래너’는 일반 직장인이 자신의 직업적 가치를 새롭게 발견하고 수입을 늘릴 방법을 찾도록 돕는 AI 스킬입니다. 많은 사람이 5년, 10년 또는 그 이상 일하고도 자신이 “지금 하는 일을 할 줄 안다”고만 생각합니다. 하지만 쌓아 온 업계 경험, 전문 역량, 프로젝트 경험과 문제 해결 방식은 더 높은 연봉의 직무, 부업, 컨설팅, 교육, 프리랜서 활동 또는 디지털 제품으로 전환할 수 있습니다. 자신의 경력, 잘하는 일, 현재 수입과 목표를 알려주거나 이력서를 그대로 붙여 넣기만 하면 됩니다. 이 스킬은 직업 프로필 작성, 숨은 고가치 역량 점검, 추가 수입 기회 분석, 경험의 상품화, 고연봉 직무 분석, AI 부업 설계와 90일 실행 계획 수립을 차례로 도와줍니다. 각 방향은 단순히 수십 가지 “돈 버는 방법”을 나열하는 대신, 시작 비용, 시간 투자, 난이도, 수입 잠재력과 현실적인 실행 가능성을 종합적으로 고려합니다. 어느 정도의 업무 경험이 있지만 연봉 상승, 이직, 부업, 제2의 수입원 또는 개인 경험의 수익화를 고민하는 분에게 특히 적합합니다. 연구개발, 제품, 운영, 영업, 디자인, 교육, 의료, 엔지니어링 또는 관리 분야에서 일하든, 이미 쌓아 온 역량을 바탕으로 더 가치 있는 수입 경로를 다시 찾을 수 있습니다. 새로운 기술을 반드시 배워야 하는 것은 아닙니다. 어쩌면 이미 가진 가치를 아직 발견하지 못했을 뿐일 수 있습니다.
연구Offer Toolkit
실리콘밸리 대기업 10년 경험의 구직 시스템으로, 실제 채용 인사이트와 구직 방법론을 AI로 구현했습니다. Offer Toolkit｜AI 구직 도우미 「마음에 드는 직무 발견」부터 「Offer 획득」까지 전체 구직 프로세스를 세 가지 스마트 모듈로 나눕니다: ① JD 디코더 (JD Decoder) 직무 설명을 심층 분석하여 맞춤형 Offer Strategy Report를 생성합니다: 지원할 가치가 있는지 직무 적합도 평가 핵심 역량과 능력 격차 면접 중점 사항과 높은 확률의 질문 예측 ② 이력서 빌더 (Resume Builder) 당신의 경험을 '업무 설명'에서 '채용 담당자가 인정하는 영향력 스토리'로 전환합니다: 자동으로 개인 경험 구조화 프로젝트 표현 최적화 및 성과 정량화 ATS 친화적이고 고품질의 이력서 생성 11개 이상의 인쇄 가능한 전문 템플릿 지원 ③ 행동 면접 스토리 라이브러리 (Behavioral Story Library) 당신의 실제 경험을 발굴하여 재사용 가능한 면접 스토리 자산을 구축합니다: 핵심 프로젝트와 성장 경험 정제 자동으로 STAR Framework으로 변환 개인 Behavioral Interview Story Bank 구축 'Tell me about a time...' 유형의 질문에 효과적으로 대응 당신이 '이 직무에 지원해야 할까' 고민하거나, '이력서 최적화'를 원하거나, 'JD 분석'이 필요하거나, 다음 Behavioral Interview를 준비하고 있든, Offer Toolkit이 자동으로 요구 사항을 인식하여 가장 적합한 AI 모듈로 라우팅합니다. 키워드: 구직｜Offer｜Career｜Job Hunt｜JD｜Job Description｜이력서｜Resume｜CV｜Behavioral Interview｜STAR｜Tell me about a time｜Interview Preparation ------------------------------------- job-description-skill: JD와 이력서를 제출하면 HTML 보고서를 제공하여, 이 직무에 지원해야 할지, 얼마나 적합한지, 부족한 점은 무엇인지, 면접에서 무엇을 물어볼지, 급여가 합리적인지, 앞으로 6주 동안 무엇을 해야 할지 알려줍니다. resume-skill: 기존 이력서를 개선하거나, LinkedIn에서 가져오거나, 대화하면서 처음부터 작성할 수 있도록 도와줍니다. 11개의 인쇄 가능한 템플릿(Classic-ATS, Ledger, Tech Compact, Modern Sidebar, Pillar, Elegant Serif, Atelier, Timeline, Swiss, Executive, Color-block)을 제공합니다. 매번 두 개의 파일을 동시에 제공합니다: 하나는 바로 PDF로 인쇄할 수 있는 파일, 다른 하나는 브라우저에서 클릭하여 수정할 수 있는 파일. bq-skill: 기성 답변을 주는 것이 아니라, 과거에 실제로 했던 일을 발굴하여 반복 사용 가능한 스토리 라이브러리로 정리해줍니다. 단계별로 경험을 질문하여 STAR/CAR로 사고를 정리하고, '결정을 내림', '어려운 선택' 등의 태그를 붙여 한글과 영어 각각 저장합니다. 다음에 다른 행동 면접 질문을 만나도 같은 스토리를 사용할 수 있습니다. 또한 JD를 보고 이 회사가 물어볼 20개의 질문을 예측하여 하나씩 준비할 수 있도록 도와줍니다. 세 가지 공통 규칙: 1. 허위 사실을 만들지 않습니다. 모든 경험, 직무, 숫자는 사용자가 실제로 말한 내용에서 비롯됩니다. 약한 표현은 개선할 수 있지만, 회사, 직위, 성과, 정량적 숫자를 절대 조작하지 않습니다. 숫자는 사용자에게 확인을 받아야 합니다. 2. 한 번에 한 가지 질문만 합니다. 스토리 발굴, 이력서 작성, BQ 준비는 모두 대화이며 설문이 아닙니다. 3. 먼저 구조화한 후 결과물을 냅니다. 표준 데이터 모델에 먼저 담고, 오류가 없는지 확인한 후 HTML을 렌더링하거나 답변을 생성합니다.
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