基于四维能力量化评分、证据校验并生成九十天行动建议

Install

openclaw skills install @cglt2026opc/super-individual-assessment

超级个体能力自测

按书中表 1-8、表 1-9 执行四维八题自测。把结论标为“自我评估”,不要包装成心理测量或职业资格认证。

工作流

  1. 阅读 references/assessment.md,逐题询问 0-10 分和一条具体证据。一次最多问四题;用户已提供的信息不要重复询问。
  2. 证据优先于自我感觉。没有案例、结果或行为证据时保留用户原分,但标记“证据待补”,不要擅自改分。
  3. 将八题答案保存为 JSON;需要确定性计算时运行 python scripts/score_assessment.py input.json
  4. 输出总分层级、四维小计、最高维度、最低维度、证据缺口和最优先行动。并列最低时全部列出。
  5. 依据最低维度制定 90 天计划:1-30 天补认知或证据,31-60 天跑真实闭环,61-90 天获取外部反馈或付费验证。
  6. 用户需要可填写原表时,复制 assets/超级个体能力自评表.xlsx 到其输出目录;不要覆盖原资产。

输出要求

  • 明示总分为 80 分,四维各 20 分。
  • 使用书中原始区间,不发明百分位或人群排名。
  • 把“高分但无证据”和“低分但证据充分”分开解释。
  • 给出 3 个以内的优先行动,每项都包含完成标准和时间点。
  • 若用户处于明显职业或财务困境,避免以测评分数替代专业建议。