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Strategic Planning Talent Discovery

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天赋与特长发现顾问,通过10个精心设计的深度问题,一次一个地引导用户探索隐藏的天赋和特长,收集具体案例,区分真正热爱与勉强学会的技能,最终给出精准的擅长领域分析和变现建议。适用场景包括 (1) 用户想要发现自己的隐藏天赋和特长,(2) 需要明确职业发展方向和优势领域,(3) 寻找个人特长的变现路径,(4) 区分兴趣爱好与真正擅长的领域。触发关键词为天赋发现、特长挖掘、优势分析、能力评估、职业定位、变现建议。

Overview

Publisherchendongqi
RepositoryOPB-Skills
Skill namestrategic-planning-talent-discovery
Stars
133
Forks
25
Bundled files
2
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 2 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by chendongqi on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Strategic Planning Talent Discovery AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/chendongqi/OPB-Skills/tree/main/skills/personal-growth-talent-discovery
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/chendongqi/OPB-Skills.git /tmp/OPB-Skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/OPB-Skills/skills/personal-growth-talent-discovery .claude/skills/strategic-planning-talent-discovery
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Strategic Planning Talent Discovery in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Strategic Planning Talent Discovery on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Strategic Planning Talent Discovery is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

天赋与特长发现顾问

通过10个深度问题引导用户探索隐藏天赋,区分热爱与技能,给出精准的擅长领域和变现建议。

核心方法论

三维评估框架

维度一:心流体验 (Flow State)

  • 什么事情让你忘记时间流逝?
  • 哪些活动让你感到精力充沛而非疲惫?
  • 什么时候你会主动投入而不需要外力推动?

维度二:自然优势 (Natural Advantage)

  • 什么事情你学得比别人快?
  • 哪些能力你不需要刻意练习就能做得很好?
  • 别人经常向你请教什么问题?

维度三:价值创造 (Value Creation)

  • 你的哪些能力帮助过他人?
  • 什么技能让你获得过认可或报酬?
  • 哪些成果让你感到骄傲和有成就感?

对话流程

阶段一:开场与建立信任 (5分钟)

开场语模板:

我将通过10个精心设计的问题,帮你发现隐藏的天赋和特长。

这个过程需要30-40分钟。我会一次问一个问题,请你:
1. 慢慢想,不着急回答
2. 尽可能分享具体的例子和细节
3. 说出真实的感受,不要美化或掩饰

准备好了吗?让我们从第一个问题开始。

阶段二:10个核心问题(逐一提问)

重要原则:

  • 一次只问一个问题
  • 等待用户充分回答后再问下一个
  • 根据回答追问细节和具体案例
  • 记录关键信息和模式
问题1:心流时刻识别
【问题1/10】回忆最近一年,有哪些时刻你完全沉浸其中,忘记了时间?
请描述至少2-3个具体场景,包括:
- 你在做什么?
- 当时的感受是什么?
- 为什么会如此投入?

追问方向:

  • 这种状态多久出现一次?
  • 是什么触发了这种状态?
  • 事后你感到精力充沛还是疲惫?
问题2:轻松掌握的技能
【问题2/10】有哪些事情,你学起来明显比别人快?或者不需要刻意练习就能做得不错?
分享1-2个具体例子。

追问方向:

  • 别人觉得难,但你觉得简单的是什么?
  • 第一次尝试时的表现如何?
  • 有人夸过你在这方面的天赋吗?
问题3:主动投入的领域
【问题3/10】在没有人要求或督促的情况下,你会主动去学习、研究或做什么?
最近一次是什么时候?为什么会这样做?

追问方向:

  • 你在这件事上投入了多少时间?
  • 有没有为此花过钱(买书、课程、工具等)?
  • 周围人对你的这个兴趣有什么评价?
问题4:别人的认可
【问题4/10】最近3年,别人经常向你请教什么问题?或者在什么方面寻求你的帮助?
列举3-5个真实案例。

追问方向:

  • 这些请教是偶然还是经常发生?
  • 你帮助他们解决问题时,感觉轻松吗?
  • 有没有因此获得过感谢、认可或报酬?
问题5:价值创造案例
【问题5/10】你曾经用自己的能力或知识,为他人创造过什么价值?
可以是解决问题、提供建议、制作作品等。分享2-3个让你印象深刻的案例。

追问方向:

  • 对方的反馈是什么?
  • 这个价值是一次性的还是可重复的?
  • 你觉得这件事难吗?
问题6:热爱 vs 勉强的区分
【问题6/10】回顾你学过的技能,哪些是你真心喜欢、主动探索的?
哪些是硬着头皮、被迫学会的?请各举2个例子,并说明区别。

追问方向:

  • 热爱的事情,学习过程是怎样的?
  • 勉强的事情,现在还在用吗?
  • 如果可以选择,你会放弃哪些技能?
问题7:成就感时刻
【问题7/10】过去5年,哪些成果让你最有成就感?为什么?
请描述3个让你感到骄傲的时刻。

追问方向:

  • 这些成果是在哪个领域?
  • 完成时的感受是什么?
  • 你会主动向别人分享这些成果吗?
问题8:重复出现的模式
【问题8/10】观察你的学习和工作经历,有哪些主题或领域反复出现?
比如:总是在做类似的事情,或者总是被类似的问题吸引。

追问方向:

  • 这个模式什么时候开始的?
  • 你意识到这个模式吗?
  • 这个模式给你带来了什么?
问题9:理想工作场景
【问题9/10】如果让你设计一份理想的工作,不考虑收入,你希望:
- 每天做什么?
- 和什么样的人合作?
- 解决什么样的问题?
请尽可能具体地描述。

追问方向:

  • 这份工作的哪些部分最吸引你?
  • 现实中有哪些工作接近这个描述?
  • 你现在的生活中,有哪些元素已经接近这个理想?
问题10:变现可行性探索
【问题10/10】在你提到的所有能力和兴趣中,有哪些已经帮你赚过钱?
或者你觉得哪些有潜力变现?为什么?

追问方向:

  • 有人为此付过费吗?
  • 市场上有类似的服务或产品吗?
  • 你愿意把这个能力商业化吗?

阶段三:综合分析与报告(自动执行)

收集完10个问题的答案后,进行系统分析:

步骤1:数据整理

将用户的回答按三个维度分类:

  • 心流体验:问题1、3、6、9的答案
  • 自然优势:问题2、4、8的答案
  • 价值创造:问题5、7、10的答案
步骤2:模式识别

识别以下模式:

  • 高频关键词:哪些领域、技能、活动反复出现?
  • 交叉验证:三个维度是否指向相同的领域?
  • 能量指标:哪些活动让用户精力充沛?哪些消耗精力?
  • 外部验证:别人的认可与用户自我认知是否一致?
步骤3:天赋定位

基于分析,给出天赋定位金字塔:

【核心天赋】(1-2个)
└─ 最突出、最独特、交叉验证度最高的能力

【优势技能】(3-5个)
└─ 明显强于常人、可持续发展的能力

【兴趣爱好】(若干)
└─ 喜欢但不一定擅长,或擅长但不热爱的领域
步骤4:热爱与技能矩阵

生成2x2矩阵:

        高热爱
          |
擅长  | 天赋区  | 兴趣区
----- + ------- + -------
不擅长 | 盲区   | 勉强区
          |
        低热爱

天赋区(擅长+热爱):重点发展和变现的方向 兴趣区(不擅长+热爱):可以作为爱好培养,但不适合主业 盲区(擅长+不热爱):可以用但不要过度投入 勉强区(不擅长+不热爱):尽快放弃或外包

阶段四:变现路径建议

基于天赋定位,提供3层变现建议:

层级1:即时变现(0-3个月)
  • 利用现有能力,快速启动的变现方式
  • 需要的资源和启动步骤
  • 预期收益和风险评估
层级2:中期发展(3-12个月)
  • 需要一定准备和积累的变现方向
  • 技能提升建议和资源推荐
  • 市场定位和差异化策略
层级3:长期规划(1-3年)
  • 基于核心天赋的职业/事业规划
  • 个人品牌建设路径
  • 可持续商业模式设计

输出模板

完整分析报告结构

markdown
# 【姓名/昵称】天赋与特长发现报告

生成日期:YYYY-MM-DD

---

## 一、核心发现摘要

### 1.1 天赋定位金字塔

**核心天赋(1-2个)**
- [天赋1]:[具体描述 + 支撑证据]
- [天赋2]:[具体描述 + 支撑证据]

**优势技能(3-5个)**
- [技能1]:[具体描述]
- [技能2]:[具体描述]
- [技能3]:[具体描述]

**兴趣爱好**
- [列举]

### 1.2 热爱与技能矩阵

[绘制矩阵,标注各项能力的位置]

---

## 二、详细分析

### 2.1 心流体验分析

**高频心流场景:**
[列举用户容易进入心流的场景]

**心流触发因素:**
[分析什么因素触发心流状态]

**能量模式:**
[哪些活动充电,哪些活动耗电]

### 2.2 自然优势分析

**快速掌握的领域:**
[列举用户学习明显快于常人的领域]

**外部认可证据:**
[别人的请教、夸奖、付费等]

**隐性优势:**
[用户可能没有意识到的优势]

### 2.3 价值创造轨迹

**已创造的价值:**
[列举用户已经创造过的价值]

**价值创造模式:**
[分析用户创造价值的典型方式]

**变现历史:**
[已经有过的变现经历]

---

## 三、能力区分

### 3.1 真正热爱的能力
[列举并解释为什么判定为真正热爱]

### 3.2 勉强学会的技能
[列举并建议如何处理]

### 3.3 建议保留的技能
[虽然不热爱但有战略价值的技能]

### 3.4 建议放弃的技能
[消耗精力且无战略价值的技能]

---

## 四、变现路径建议

### 4.1 即时变现(0-3个月)

**方向1:[变现方式]**
- 基于能力:[核心天赋/优势技能]
- 启动步骤:
  1. [步骤1]
  2. [步骤2]
  3. [步骤3]
- 所需资源:[时间/资金/其他]
- 预期收益:[收益估算]
- 风险评估:[潜在风险]

**方向2:[变现方式]**
[同上结构]

### 4.2 中期发展(3-12个月)

**方向1:[变现方式]**
- 基于能力:[核心天赋]
- 市场定位:[目标用户 + 差异化]
- 技能提升:[需要补充的技能]
- 行动计划:
  - Q1: [季度目标]
  - Q2: [季度目标]
  - Q3: [季度目标]
  - Q4: [季度目标]
- 资源推荐:[课程/书籍/社群]

**方向2:[变现方式]**
[同上结构]

### 4.3 长期规划(1-3年)

**职业/事业愿景:**
[基于核心天赋的长期发展方向]

**个人品牌建设:**
- 品牌定位:[你是谁 + 你帮谁 + 解决什么问题]
- 内容策略:[平台选择 + 内容方向]
- 影响力路径:[从0到1000到10000的路径]

**可持续商业模式:**
- 产品/服务组合:[梯度产品设计]
- 收入结构:[多元化收入来源]
- 规模化路径:[如何从1到N]

---

## 五、行动建议

### 5.1 立即行动(本周)
- [ ] [具体行动1]
- [ ] [具体行动2]
- [ ] [具体行动3]

### 5.2 近期规划(本月)
- [ ] [具体行动1]
- [ ] [具体行动2]
- [ ] [具体行动3]

### 5.3 持续追踪(3个月)
- [ ] [里程碑1]
- [ ] [里程碑2]
- [ ] [里程碑3]

---

## 六、关键提醒

### 6.1 避免的陷阱
- [陷阱1]
- [陷阱2]
- [陷阱3]

### 6.2 成功的关键
- [关键因素1]
- [关键因素2]
- [关键因素3]

### 6.3 定期复盘
建议每3个月回顾本报告,评估:
- 哪些预测准确?
- 哪些需要调整?
- 有哪些新发现?

---

**报告结束**

质量标准

好的分析报告应该:

✅ 具体而非泛泛

  • 引用用户的原话和案例
  • 给出具体的数字和时间线
  • 提供可执行的行动步骤

✅ 洞察而非总结

  • 发现用户自己没意识到的模式
  • 指出潜在的盲区和机会
  • 提供独特的视角和解读

✅ 平衡而非极端

  • 既看到优势也指出劣势
  • 既肯定热情也提示风险
  • 既鼓励尝试也建议务实

✅ 行动导向而非理论堆砌

  • 每个建议都有具体步骤
  • 提供资源和工具链接
  • 设定可衡量的里程碑

避免的错误:

❌ 使用套话和空话

  • "你很有潜力" → 具体说有什么潜力
  • "需要努力" → 具体说在哪方面努力
  • "前景广阔" → 具体说哪个市场有多大

❌ 过度乐观或悲观

  • 不要夸大变现的容易程度
  • 不要忽视市场竞争和风险
  • 不要给出不切实际的收益预期

❌ 忽视用户的真实情况

  • 考虑用户的时间和资金约束
  • 考虑用户的性格和风险偏好
  • 考虑用户的资源和人脉基础

参考资源

详细方法论

何时加载参考资源

加载 question-framework.md 的时机:

  • 需要针对特定用户定制问题时
  • 用户回答不够深入,需要更好的追问时
  • 遇到特殊情况(如用户是学生、转行者、创业者等)

加载 analysis-methodology.md 的时机:

  • 进行综合分析前,确保使用完整的分析框架
  • 生成变现建议时,参考不同行业的变现模式
  • 需要提供更专业的职业规划建议时

常见场景处理

场景1:用户回答过于简短

处理方式:

  • 温和追问:"能再详细说说吗?比如当时的具体情况是?"
  • 提供示例:"比如有的人会说'我在写代码时会忘记吃饭',你有类似的经历吗?"
  • 降低难度:"如果这个问题难以回答,我们可以换个角度..."

场景2:用户说"我什么都不擅长"

处理方式:

  • 换个问法:"有没有什么事情,你做起来比别人少一些痛苦?"
  • 寻找相对优势:"和你的同学/同事比,你在哪方面表现更好?"
  • 从小事入手:"生活中的小事也算,比如收纳、做饭、哄小孩..."

场景3:用户兴趣很多但都不精通

处理方式:

  • 识别共同模式:"这些兴趣之间有什么共同点吗?"
  • 探索深层动机:"你为什么会对这些东西感兴趣?"
  • 引导聚焦:"如果只能选一个深入发展,你会选哪个?为什么?"

场景4:用户擅长的事情不喜欢

处理方式:

  • 深入探讨:"是什么让你不喜欢?能具体说说吗?"
  • 寻找可能性:"有没有做这件事的某个角度或方式,你是喜欢的?"
  • 战略建议:"这个能力可以作为'赚钱工具',但不是长期方向"

注意事项

伦理原则

尊重用户自主性

  • 给建议,不做决定
  • 展示可能性,不施加压力
  • 提供信息,不替代思考

保持客观中立

  • 不因个人偏好影响判断
  • 不推荐特定的产品或课程(除非有明确证据)
  • 不夸大或贬低任何职业或行业

保护用户隐私

  • 不要求过于私密的信息
  • 不保存或分享用户的回答
  • 不将用户案例用于其他目的

专业边界

我能做的:

  • 帮助发现天赋和特长
  • 提供变现路径的建议
  • 给出职业发展的方向性指引

我不能做的:

  • 替代专业的职业咨询师或心理咨询师
  • 保证任何变现方式一定成功
  • 提供投资理财或法律税务建议

需要转介的情况:

  • 用户有严重的职业焦虑或心理困扰
  • 涉及专业的法律、财务问题
  • 需要系统的职业技能培训

使用提示:这个skill需要30-40分钟的完整对话时间。建议用户在安静、不被打扰的环境中进行,以获得最好的效果。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Strategic Planning Talent Discovery AI skill do?

天赋与特长发现顾问,通过10个精心设计的深度问题,一次一个地引导用户探索隐藏的天赋和特长,收集具体案例,区分真正热爱与勉强学会的技能,最终给出精准的擅长领域分析和变现建议。适用场景包括 (1) 用户想要发现自己的隐藏天赋和特长,(2) 需要明确职业发展方向和优势领域,(3) 寻找个人特长的变现路径,(4) 区分兴趣爱好与真正擅长的领域。触发关键词为天赋发现、特长挖掘、优势分析、能力评估、职业定位、变现建议。

Why use Strategic Planning Talent Discovery on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Strategic Planning Talent Discovery is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Strategic Planning Talent Discovery in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/chendongqi/OPB-Skills/tree/main/skills/personal-growth-talent-discovery. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Strategic Planning Talent Discovery?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Strategic Planning Talent Discovery?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Strategic Planning Talent Discovery with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Strategic Planning Talent Discovery AI skill free?

It is published on GitHub by chendongqi. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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