CAT PAW

全部 workflow

職涯

盤點職涯價值、興趣與技能

依當事人自己的證據列出值得探查的職涯方向,而不是一次性的性格判決。

流程

照這個順序做。

  1. 收集工作、學習、志工與生活中曾讓使用者充滿能量或耗盡能量的任務、環境與問題例子。
  2. 把例子歸類為反覆出現的興趣、價值、可轉移技能、限制與偏好工作條件。
  3. 請使用者排序因素,並區分不可妥協項與可取捨的偏好。
  4. 蒐集回饋、作品、職缺說明與勞動市場資訊等外部證據,但不把任何單一評量當成定論。
  5. 提出幾個合理的職位假設,並為每個假設對應支持證據、缺口與不確定性。
  6. 選擇低成本驗證,例如資訊訪談、短期課程、見習、志工專案或作品練習。
  7. 在驗證後安排回顧,並依使用者所學更新假設。

先準備

貓會向你要的輸入。

  • 工作與學習經歷
  • 帶來能量與耗能的例子
  • 實際限制
  • 初步感興趣的職位或領域

路由器 + 一份 playbook

先路由。只選一份。

Cat Paw 每次任務只載入一份 playbook,不合併多份。先走這個路由器;其餘路徑是此 workflow 可檢查的候選。

  • 路由器: skill-packs
  • skills/engineering/mattpocock/to-questionnaire/SKILL.md
  • skills/product/pm-toolkit/review-resume/SKILL.md

界線

界線跟著提示一起走。

  • 不要把評量結果說成命運,也不要因分數就排除選項。
  • 不要推論受保護特質,或依刻板印象推薦職位。
  • 標明薪酬、執照、移民與勞動市場細節需依現行管轄規定核實。

完成代表

一個可核對的終點。

使用者有一份排序後的決策輪廓、兩到四個職位假設、各自的證據與缺口,以及至少一項已排程的低成本驗證。

來源

這個流程從哪來。

  1. capd.mit.edu/channels/self-assessments/
  2. careerservices.upenn.edu/self-assessments/
  3. www.careers.ox.ac.uk/career-weaver

來源確立 workflow 的模式。若有 Reddit 或社群貼文,視為實務軼事,不是普遍事實。

AI 行動。你決定。

給 AI 的人類煞車。

Latch 會在每個指令、點擊和檔案變更發生前先讓你看見——你可以說好、不要,或再等等。

Plow Latch · macOS Cat Paw Latch · Windows + Linux · 從原始碼建置
Cat Paw Latch

號碼背後

兩個 harness,一條線。

相同號碼、相同的 100 美元額度。選擇你發訊息時由哪個 harness 回覆。

Hermes

Nous Research 的終端原生代理。跑在你的機器上,跨工作階段保留記憶,每項任務開一份 playbook。

傳訊給 Hermes
OpenClaw

開源助理,跑在你自己的電腦上,在你已在使用的頻道裡回覆。每項任務一份 playbook。

傳訊給 OpenClaw

兩個 harness 共用同一條線 +1 628 246 3032

會開啟「訊息」,並已帶入選好的 harness。