方法说明
测评如何计算结果
本测评使用 60 道题采集职业背景、兴趣倾向、可迁移能力、人类优势、AI 协作能力、价值观和现实约束。职业排序来自规则评分和职业向量，不由大模型直接决定。
测评维度
职业兴趣
核心能力
人类优势
AI协作
价值观适配
现实可行性
维度分
raw_score 是用户所选选项在某维度上的得分总和；max_possible_score 是该维度在每道题可获得最高分之和；normalized_score = raw_score / max_possible_score * 100。
结果类型
结果类型分使用核心维度的加权平均，不使用加权求和。主类型为得分最高结果类型，辅助类型为第二高结果类型，并在完成测评时写入快照。
职业匹配
职业匹配分区分能力适配、价值观适配和转型可行性。岗位 required_score 是画像中心点，不是录用门槛，用户分过高或过低都会产生距离差。
最终推荐
final_score = occupation_match * 0.65 + AI韧性 * 0.15 + AI增强潜力 * 0.10 + (100 - 入门难度) * 0.10。
8 种结果类型
complex_solver
AI复杂问题解决者
适合处理复杂问题、证据核查和策略判断。
creative_planner
AI创意策划者
适合内容策略、品牌策划和 AI 辅助创意表达。
collaboration_orchestrator
人机协作组织者
适合推动跨团队协作、项目落地和组织 AI 工作流。
data_growth_driver
数据驱动增长者
适合增长、商业分析和产品运营方向。
tech_builder
技术应用构建者
适合无代码应用、自动化和 AI 工具落地。
trust_builder
信任关系经营者
适合客户成功、咨询、HRBP 和培训方向。
system_guardian
规范系统守护者
适合合规、风控、财务和质量管理方向。
execution_optimizer
现实执行优化者
适合流程优化、项目运营、供应链和现场管理方向。
AI风险如何理解
AI自动化风险表示该职业中部分任务被工具自动化的可能性，不等于岗位消失概率。AI增强潜力表示该职业可以借助 AI 提升效率、质量或决策速度的空间。
低置信度规则
主辅类型差距过小、Top 职业匹配偏低、部分维度覆盖不足、答题速度过快或选项过度集中时，报告会提示低置信度边界。
隐私说明
第一版使用 publicToken 访问个人结果，不向前端暴露自增 session id。埋点不得保存完整答题内容、评分权重或报告正文。
指标说明
关键概念定义
AI 职业竞争力指数
用于概括用户在兴趣、能力、人类优势、AI 协作、价值观和现实约束上的综合信号。它是职业探索参考，不是招聘资格或收入预测。
AI 自动化风险
表示某个职业中部分任务被 AI 工具压缩、替代或标准化的可能性。它解释任务受影响的方向，不等于岗位消失概率。
AI 增强潜力
表示该职业借助 AI 提升效率、质量、分析深度或交付速度的空间。分数越高，越适合主动学习 AI 工作流。
职业匹配分
表示用户维度分与职业画像中心的接近程度，综合能力、价值观和转型可行性。它不是录用门槛，也不保证转型结果。
低置信度提示
当答题信号不足、选项过度集中、主辅类型差距过小或推荐分偏低时，系统会提示结果需要谨慎解读。
FAQ
方法与结果边界 FAQ
维度分如何计算？
系统先累加用户所选选项在各维度上的 raw_score，再除以该维度可获得的 max_possible_score，得到 0-100 的 normalized_score。
结果类型如何产生？
8 种结果类型使用核心维度的加权平均计算。主类型取最高分，辅助类型取第二高分，并在完成测评时写入历史快照。
职业匹配分代表录用门槛吗？
不代表。职业 requirements 是岗位画像中心点，用来衡量能力、价值观和现实约束的距离，不是招聘录用或能力资格结论。
什么情况下结果置信度较低？
主辅类型分差过小、Top 推荐匹配偏低、答题过快、选项过度集中或部分维度信号不足时，报告会提示结果需要谨慎解读。
结果局限性
本测评结果用于职业探索和决策辅助，不构成招聘、心理诊断、医疗、法律或财务建议。当前岗位 AI 影响和转型路线基于选项式粗粒度背景采集，不应理解为精确职业诊断。