교육·직업 계획 도우미
학생 배경/성적/관심사 입력 → 데이터로 전공·대학·취업 전망 제시
설명
대학 입시 지원은 '이 전공 괜찮겠지', 대학원 전공 선택은 '선배가 괜찮다더라', 전직은 '요즘 뜬다더라'에 의존합니다. 그리고 졸업하면 전공 취업률은 바닥, 업계는 이미 쇠퇴, 배운 건 AI가 대체 가능한 상태입니다. 여러분의 점수/배경/관심사를 입력하면, 데이터로 말합니다——진입 장벽, 중위 연봉, 5년 후의 한계, 이 업종이 AI로 대체될 가능성까지. 여러분이 그냥 따르라는 것이 아니라, 각 경로의 데이터를 확인한 후 스스로 선택하도록 돕습니다. ✨ 핵심 기능 1. 다단계 적응: 수능 지원 / 대학원 / 유학 / 전직 / 진로 계획, 단계별로 다른 분석 프레임워크 2. 데이터 기반: 진입 장벽 + 중위 연봉 + 3-5년 상승률 + 업계 한계, 형용사 없이 3. 경로 비교: 최소 3개의 선택 가능 경로, 각각의 장벽/전망/위험 완전 분석 4. 함정 경고: 가장 흔한 선택 함정——이름은 좋지만 취업률 낮은 전공, 하락하는 업종 5. 실행 가능한 첫 단계: '더 생각해보세요' 대신 오늘 바로 시작할 수 있는 구체적인 행동 제시 📱 적용 대상 - 고등학생/학부모 지원: 점수로 갈 수 있는 곳? 어떤 전공이 취업 잘 되나? - 대학생 대학원/취업: 본전공 전망? 다른 전공으로 지원/전직할까? - 직장인 전직: 30대에 전환, 가치 있나? 방법은? - 학부모 자녀 계획: '이 전공 괜찮은 것 같아' 대신 데이터 활용 ⚠️ 면책 고지: 분석은 공개 정보에 기반하며, 유일한 의사 결정 근거가 아닙니다. 정책, 시장, 개인 조건은 변할 수 있습니다.
관련 스킬
전체 보기
대입 지원 전문가 (1만 위안/1인)
‘대학·전공 그룹’을 이해하고, 솔직한 말을 아끼지 않으며, 데이터로 말하는 AI 지원 컨설턴트 왜 이 스킬이 필요할까? 새로운 수능 개혁 이후, ‘대학·전공 그룹’ 방식은 지원 난이도를 기하급수적으로 높였습니다. 😱 선택 과목 조합이 조금만 잘못돼도 원하는 전공 지원이 막힙니다. 😰 그룹 안에 ‘함정’ 전공이 하나라도 있으면 조정 배정에 걸려 낭패를 봅니다. 😨 등위 변환이 정확하지 않으면 높은 점수로도 미달, 낮은 점수로도 손해를 봅니다. 😵 정보 비대칭으로 부모님의 좋은 의도가 오히려 해가 될 수 있습니다. 이 스킬은 바로 이런 문제점을 해결하기 위해 만들어졌습니다. # 무엇을 할 수 있나요? 🎯 **선택 과목 강력 검증**: ‘물리-지구-생물, 화학 없음’ 등 조합에서 전공 지원 제한 위험을 즉시 파악합니다. 📊 **등위 고정법**: 유효 등위를 기준으로 실시간 투입 데이터를 인터넷으로 확인합니다. 🚦 **돌진-안정-보험 그라데이션**: 15% 돌진 + 60% 안정 + 25% 보험의 세 단계 전략을 과학적으로 배분합니다. ✅ **유망 전공 표시**: MyCOS 취업 청서 최신 데이터를 기반으로 표시합니다. 🚀 **전략적 분야 추적**: 인공지능, 집적회로, 저고도 경제 등 교육부 신설 전공을 추적합니다. 🎓 **대학원 진학률 분석**: 각 대학의 대학원 진학률을 출처 연도와 함께 명확히 제시합니다. ⚠️ **조정 배정 위험 경고**: 🟢🟡🔴 세 가지 색상으로 그룹 내 ‘함정’ 위험을 시각화합니다. ## 누가 사용하나요? ✔️ 모든 수능 응시 지역의 수험생 ✔️ 자녀가 ‘함정 전공’을 배우지 않길 바라는 이성적인 학부모 ✔️ 대학원 진학률과 취업을 모두 고려하려는 잠재력 있는 학생 ✔️ 정보 홍수 속에서 전문적인 조언이 필요한 보통 가정 ## 이 스킬의 핵심 **장쉐펑 스타일의 날카롭고 직설적인 태도** + **MyCOS 취업 데이터의 엄격하고 합리적인 접근** + **교육부 최신 정책의 권위 있는 근거**를 결합하여, ‘솔직한 말을 하고 진짜 해결책을 제시하는’ 지원 전략 컨설턴트가 되어 드립니다. **5가지 핵심 정보를 입력하면, 30초 만에 맞춤형 돌진-안정-보험 계획을 생성합니다.** 지금 시작하세요 → 미달, 함정, 조정 배정은 이제 당신과 무관합니다.
대입 지원 스마트 추천 시스템 v2.0
🎯 핵심 기능 ✅ 지능적으로 선택 가능한 대학 및 학과 선정 당신의 점수, 등수, 성 정책에 따라 가장 적합한 학교와 학과 풀을 자동으로 필터링하여 맹목적인 탐색을 피합니다. ✅ 합격 확률 정확 계산 과거 3년간의 합격 데이터를 기반으로 각 지망별 합격 확률을 계산합니다(85% 안정, 30% 도전...). "감에 의존한 지원"을 지양합니다. ✅ 충-안-보 구조화된 계획 생성 당신의 위험 선호도(보수/균형/공격)에 따라 충-안-보 비율을 자동으로 배분하고 완전한 지원표를 출력합니다(실제 지원 형식 모의). ✅ 위험 감사 및 플랜 B 제공 미달 위험, 조정 함정, 학과 오해를 식별하고 최악의 상황에 대비한 대응 방안을 준비합니다(예: 조정 후 전과 방법, 미달 시 대처 방법). 📱 사용 방법 매우 간편한 시작: 실행 후 바로 「수능 점수, 성, 과목 조합, 등수」 네 가지 정보를 제공하면 시스템이 자동으로 우선순위 정렬과 위험 선호도 선택을 안내한 후, 단계별로 완전한 계획을 생성합니다. 전 과정 인터랙티브: 한 번에 모든 정보를 던져주지 않고, 6단계로 나누어 진행합니다(정보 수집 → 가능 영역 분석 → 계획 생성 → 위험 감사 → 플랜 B → 최종 전달). 각 단계마다 확인을 요청하며, 언제든지 조정할 수 있습니다. ✨ 왜 이 스킬을 선택해야 할까요? - ✅ V2.0 버전, 5차례 전문 감사 및 실제 테스트 최적화 완료 - ✅ AFP 슈퍼 프롬프트 아키텍처 기반, 엄격한 로직, 실제 데이터, 통제 가능한 위험 - ✅ 전국 31개 성·시 적용, 각 성의 지원 정책(평행 지원/전공 그룹 모드 등) 자동 맞춤 - ✅ 모든 합격 데이터는 온라인 실시간 조회 가능, 절대 허위 없음, 정확한 추천 보장 💡 누구에게 적합한가요? - 📚 수능 수험생: 지원 방법을 몰라 전문 지도가 필요한 분 - 👨👩👧 수험생 학부모: 자녀를 도와주고 싶지만 지원 규칙에 익숙하지 않은 분 - 🎓 교육 컨설턴트: 효율적인 도구로 대량 계획 생성이 필요한 분 ⚠️ 안내 사항 - 본 스킬이 생성한 계획은 참고용이며, 최종 지원은 공식 데이터를 기준으로 하세요. - 공식 지원 1주일 전에 최신 계획을 한 번 더 생성하세요(데이터 업데이트). - 지원 시 대학 코드, 학과 코드를 꼼꼼히 확인하여 오류를 피하세요. 합격을 기원합니다! 🎓
연구대입 지원안 검토 어시스턴트 v16
장쉐펑의 대입 지원서 작성 방법론에 기반하여, 지원서를 6차원으로 리스크 스캔하고 데이터 기반 석차 환산으로 각 지원을 지켜드립니다. 검토만 하고 추천하지 않습니다——이미 작성한 지원서에 지뢰가 없는지 확인해 드립니다. 【v16 핵심 업그레이드】 ✅ 3계층 실행 아키텍처: 거버넌스 계층(모드 선택/단계 제어/품질 기준선) + 인지 계층(5단계 역할 전환) + 실행 계층(6단계 워크플로우) ✅ 검토 모드 인식: 전체 검토 / 빠른 사전 점검 / 단일 차원 심층 점검, 필요에 따라 선택 ✅ 5단계 전문가 역할: 수집 기획자 → 데이터 분석가 → 리스크 감사자 → 보고서 주필 → 전달 컨설턴트 ✅ 6차원 리스크 스캔: 미달/탈락/조정 함정/등록금/전공 적합성/안전 지원 충분성——차원별 체크리스트 품질 관리 ✅ 석차 등가 환산: 동적 연도 전략(실제 실행 시간 기준), 최근 3년 합격 석차 자동 조회 ✅ 3단계 리스크 경고: 빨강(차단 수준)/노랑(권고 수준)/초록(인지 수준), 각 지원에 수정 제안 첨부 ✅ 전체 지원서 그라데이션 진단: 도전·안정·안전 비율이 20%-50%-30% 황금 비율에 부합하는지 ✅ 표준화 변수 사전 + 환각 방지 규칙: 데이터 출처 필수 표기, 추정값 필수 표시 【트리거 키워드】지원서 재검토 / 지원서 확인 / 미달 리스크 / 탈락 리스크 / 조정 함정 / 도전·안정·안전 진단 / 대입 지원 재검토 【활용 시나리오】 - 이미 지원서를 작성했고, 전문적 검토로 기본적인 실수를 피하고 싶은 경우 - 특정 지원이 확실하지 않아 합격 확률을 알고 싶은 경우 - 전공 그룹에 '조정 함정'이 있을까 걱정되어 미리 점검하고 싶은 경우 - 장쉐펑의 석차 환산법으로 지원의 타당성을 검증하고 싶은 경우 제공: 지역(성) + 점수 + 석차 + 지원서 → AI가 과거 데이터 자동 조회 → 리스크 스캔 보고서 + 수정 제안 생성
교육·직업 계획 도우미
학생 배경/성적/관심사 입력 → 데이터로 전공·대학·취업 전망 제시
설명
대학 입시 지원은 '이 전공 괜찮겠지', 대학원 전공 선택은 '선배가 괜찮다더라', 전직은 '요즘 뜬다더라'에 의존합니다. 그리고 졸업하면 전공 취업률은 바닥, 업계는 이미 쇠퇴, 배운 건 AI가 대체 가능한 상태입니다. 여러분의 점수/배경/관심사를 입력하면, 데이터로 말합니다——진입 장벽, 중위 연봉, 5년 후의 한계, 이 업종이 AI로 대체될 가능성까지. 여러분이 그냥 따르라는 것이 아니라, 각 경로의 데이터를 확인한 후 스스로 선택하도록 돕습니다. ✨ 핵심 기능 1. 다단계 적응: 수능 지원 / 대학원 / 유학 / 전직 / 진로 계획, 단계별로 다른 분석 프레임워크 2. 데이터 기반: 진입 장벽 + 중위 연봉 + 3-5년 상승률 + 업계 한계, 형용사 없이 3. 경로 비교: 최소 3개의 선택 가능 경로, 각각의 장벽/전망/위험 완전 분석 4. 함정 경고: 가장 흔한 선택 함정——이름은 좋지만 취업률 낮은 전공, 하락하는 업종 5. 실행 가능한 첫 단계: '더 생각해보세요' 대신 오늘 바로 시작할 수 있는 구체적인 행동 제시 📱 적용 대상 - 고등학생/학부모 지원: 점수로 갈 수 있는 곳? 어떤 전공이 취업 잘 되나? - 대학생 대학원/취업: 본전공 전망? 다른 전공으로 지원/전직할까? - 직장인 전직: 30대에 전환, 가치 있나? 방법은? - 학부모 자녀 계획: '이 전공 괜찮은 것 같아' 대신 데이터 활용 ⚠️ 면책 고지: 분석은 공개 정보에 기반하며, 유일한 의사 결정 근거가 아닙니다. 정책, 시장, 개인 조건은 변할 수 있습니다.
관련 스킬
전체 보기대입 지원 전문가 (1만 위안/1인)
‘대학·전공 그룹’을 이해하고, 솔직한 말을 아끼지 않으며, 데이터로 말하는 AI 지원 컨설턴트 왜 이 스킬이 필요할까? 새로운 수능 개혁 이후, ‘대학·전공 그룹’ 방식은 지원 난이도를 기하급수적으로 높였습니다. 😱 선택 과목 조합이 조금만 잘못돼도 원하는 전공 지원이 막힙니다. 😰 그룹 안에 ‘함정’ 전공이 하나라도 있으면 조정 배정에 걸려 낭패를 봅니다. 😨 등위 변환이 정확하지 않으면 높은 점수로도 미달, 낮은 점수로도 손해를 봅니다. 😵 정보 비대칭으로 부모님의 좋은 의도가 오히려 해가 될 수 있습니다. 이 스킬은 바로 이런 문제점을 해결하기 위해 만들어졌습니다. # 무엇을 할 수 있나요? 🎯 **선택 과목 강력 검증**: ‘물리-지구-생물, 화학 없음’ 등 조합에서 전공 지원 제한 위험을 즉시 파악합니다. 📊 **등위 고정법**: 유효 등위를 기준으로 실시간 투입 데이터를 인터넷으로 확인합니다. 🚦 **돌진-안정-보험 그라데이션**: 15% 돌진 + 60% 안정 + 25% 보험의 세 단계 전략을 과학적으로 배분합니다. ✅ **유망 전공 표시**: MyCOS 취업 청서 최신 데이터를 기반으로 표시합니다. 🚀 **전략적 분야 추적**: 인공지능, 집적회로, 저고도 경제 등 교육부 신설 전공을 추적합니다. 🎓 **대학원 진학률 분석**: 각 대학의 대학원 진학률을 출처 연도와 함께 명확히 제시합니다. ⚠️ **조정 배정 위험 경고**: 🟢🟡🔴 세 가지 색상으로 그룹 내 ‘함정’ 위험을 시각화합니다. ## 누가 사용하나요? ✔️ 모든 수능 응시 지역의 수험생 ✔️ 자녀가 ‘함정 전공’을 배우지 않길 바라는 이성적인 학부모 ✔️ 대학원 진학률과 취업을 모두 고려하려는 잠재력 있는 학생 ✔️ 정보 홍수 속에서 전문적인 조언이 필요한 보통 가정 ## 이 스킬의 핵심 **장쉐펑 스타일의 날카롭고 직설적인 태도** + **MyCOS 취업 데이터의 엄격하고 합리적인 접근** + **교육부 최신 정책의 권위 있는 근거**를 결합하여, ‘솔직한 말을 하고 진짜 해결책을 제시하는’ 지원 전략 컨설턴트가 되어 드립니다. **5가지 핵심 정보를 입력하면, 30초 만에 맞춤형 돌진-안정-보험 계획을 생성합니다.** 지금 시작하세요 → 미달, 함정, 조정 배정은 이제 당신과 무관합니다.
대입 지원 스마트 추천 시스템 v2.0
🎯 핵심 기능 ✅ 지능적으로 선택 가능한 대학 및 학과 선정 당신의 점수, 등수, 성 정책에 따라 가장 적합한 학교와 학과 풀을 자동으로 필터링하여 맹목적인 탐색을 피합니다. ✅ 합격 확률 정확 계산 과거 3년간의 합격 데이터를 기반으로 각 지망별 합격 확률을 계산합니다(85% 안정, 30% 도전...). "감에 의존한 지원"을 지양합니다. ✅ 충-안-보 구조화된 계획 생성 당신의 위험 선호도(보수/균형/공격)에 따라 충-안-보 비율을 자동으로 배분하고 완전한 지원표를 출력합니다(실제 지원 형식 모의). ✅ 위험 감사 및 플랜 B 제공 미달 위험, 조정 함정, 학과 오해를 식별하고 최악의 상황에 대비한 대응 방안을 준비합니다(예: 조정 후 전과 방법, 미달 시 대처 방법). 📱 사용 방법 매우 간편한 시작: 실행 후 바로 「수능 점수, 성, 과목 조합, 등수」 네 가지 정보를 제공하면 시스템이 자동으로 우선순위 정렬과 위험 선호도 선택을 안내한 후, 단계별로 완전한 계획을 생성합니다. 전 과정 인터랙티브: 한 번에 모든 정보를 던져주지 않고, 6단계로 나누어 진행합니다(정보 수집 → 가능 영역 분석 → 계획 생성 → 위험 감사 → 플랜 B → 최종 전달). 각 단계마다 확인을 요청하며, 언제든지 조정할 수 있습니다. ✨ 왜 이 스킬을 선택해야 할까요? - ✅ V2.0 버전, 5차례 전문 감사 및 실제 테스트 최적화 완료 - ✅ AFP 슈퍼 프롬프트 아키텍처 기반, 엄격한 로직, 실제 데이터, 통제 가능한 위험 - ✅ 전국 31개 성·시 적용, 각 성의 지원 정책(평행 지원/전공 그룹 모드 등) 자동 맞춤 - ✅ 모든 합격 데이터는 온라인 실시간 조회 가능, 절대 허위 없음, 정확한 추천 보장 💡 누구에게 적합한가요? - 📚 수능 수험생: 지원 방법을 몰라 전문 지도가 필요한 분 - 👨👩👧 수험생 학부모: 자녀를 도와주고 싶지만 지원 규칙에 익숙하지 않은 분 - 🎓 교육 컨설턴트: 효율적인 도구로 대량 계획 생성이 필요한 분 ⚠️ 안내 사항 - 본 스킬이 생성한 계획은 참고용이며, 최종 지원은 공식 데이터를 기준으로 하세요. - 공식 지원 1주일 전에 최신 계획을 한 번 더 생성하세요(데이터 업데이트). - 지원 시 대학 코드, 학과 코드를 꼼꼼히 확인하여 오류를 피하세요. 합격을 기원합니다! 🎓
연구대입 지원안 검토 어시스턴트 v16
장쉐펑의 대입 지원서 작성 방법론에 기반하여, 지원서를 6차원으로 리스크 스캔하고 데이터 기반 석차 환산으로 각 지원을 지켜드립니다. 검토만 하고 추천하지 않습니다——이미 작성한 지원서에 지뢰가 없는지 확인해 드립니다. 【v16 핵심 업그레이드】 ✅ 3계층 실행 아키텍처: 거버넌스 계층(모드 선택/단계 제어/품질 기준선) + 인지 계층(5단계 역할 전환) + 실행 계층(6단계 워크플로우) ✅ 검토 모드 인식: 전체 검토 / 빠른 사전 점검 / 단일 차원 심층 점검, 필요에 따라 선택 ✅ 5단계 전문가 역할: 수집 기획자 → 데이터 분석가 → 리스크 감사자 → 보고서 주필 → 전달 컨설턴트 ✅ 6차원 리스크 스캔: 미달/탈락/조정 함정/등록금/전공 적합성/안전 지원 충분성——차원별 체크리스트 품질 관리 ✅ 석차 등가 환산: 동적 연도 전략(실제 실행 시간 기준), 최근 3년 합격 석차 자동 조회 ✅ 3단계 리스크 경고: 빨강(차단 수준)/노랑(권고 수준)/초록(인지 수준), 각 지원에 수정 제안 첨부 ✅ 전체 지원서 그라데이션 진단: 도전·안정·안전 비율이 20%-50%-30% 황금 비율에 부합하는지 ✅ 표준화 변수 사전 + 환각 방지 규칙: 데이터 출처 필수 표기, 추정값 필수 표시 【트리거 키워드】지원서 재검토 / 지원서 확인 / 미달 리스크 / 탈락 리스크 / 조정 함정 / 도전·안정·안전 진단 / 대입 지원 재검토 【활용 시나리오】 - 이미 지원서를 작성했고, 전문적 검토로 기본적인 실수를 피하고 싶은 경우 - 특정 지원이 확실하지 않아 합격 확률을 알고 싶은 경우 - 전공 그룹에 '조정 함정'이 있을까 걱정되어 미리 점검하고 싶은 경우 - 장쉐펑의 석차 환산법으로 지원의 타당성을 검증하고 싶은 경우 제공: 지역(성) + 점수 + 석차 + 지원서 → AI가 과거 데이터 자동 조회 → 리스크 스캔 보고서 + 수정 제안 생성
다음으로 즐겨 쓸 스킬을 찾아보세요
연구, 창작, 일상 업무에 유용한 엄선된 AI 스킬을 더 탐색해 보세요.