Careerproof

Claude Code 的 CareerProof Skills

什么是 CareerProof？

CareerProof 是一个由 AI 驱动的职业与劳动力情报平台，面向身处同一场变革、但视角相反的两类用户：在 AI 时代重新思考职业发展的专业人士，以及为保持竞争力而重新设计劳动力队伍的组织。

该平台有两种模式：

• CeeVee（个人职业情报）——帮助个人了解自身经验如何适应快速变化的市场、优化个人定位，并基于数据做出职业决策。
• Atlas（劳动力与组织情报）——为 HR 负责人、人才招聘团队和顾问提供分析能力，用于评估候选人、对标薪酬、规划劳动力转型，并生成关于组织设计、技能差距和人才战略的研究级报告。

两种模式由同一情报引擎驱动：一个精选的 RAG（检索增强生成）知识库，内容来自 50 多个优质来源，包括 HBR、McKinsey、BCG、Bain、Deloitte、PwC、Gartner、Forrester、WEF、MIT 和 Stanford；同时通过 Tavily 开展实时网络研究，获取最新市场数据。

包含内容

此插件将你所需的所有内容打包在一次安装中：

组件	包含内容
13 项 Skill	面向职业与劳动力任务的引导式斜杠命令工作流
67 个 MCP 工具	完整的 CareerProof API，作为原生 Claude 工具提供（通过远程 MCP 服务）
OAuth 身份验证	自动登录流程——无需管理 API 密钥

重要意义

AI 正在从各个层面重塑劳动力格局。岗位职责不断变化，整个职能领域正被自动化，组织需要围绕两年前尚不存在的能力重新设计。CareerProof 将个人职业规划与组织劳动力战略衔接起来，并以同一套深入研究为二者提供依据：

• 面向专业人士：超越泛泛的职业建议。获取针对你的实际经验、行业和资历级别量身校准的情报——这些信息源与为高管战略提供参考的信息源相同。
• 面向组织：以结构化分析取代凭直觉招聘和临时性劳动力规划。根据胜任力框架评估人才，与市场数据对标，并生成过去需要通过高成本咨询项目才能获得的研究报告。

情报引擎

每项 CareerProof Skill 和工具都由三层情报体系提供支持：

1. 专家精选的 RAG——一个职业、薪酬和劳动力情报知识库，汇集自优质研究来源（McKinsey、BCG、HBR、Gartner、Forrester、WEF 等 50 多个来源）。每天更新 3 次，查询内容聚焦高管视角，覆盖 25 多个行业。
2. 实时网络研究——通过 Tavily API 进行实时搜索和内容提取，以当前市场状况为依据，而非过时的训练数据。搜索结果会自动存回知识库，让知识库不断完善。
3. 简历/候选人背景信息——如有可用信息，分析将根据实际经验进行校准，包括职位、资历级别、行业、职能、技能和职业发展轨迹。这能将泛化洞见转化为个性化情报。

安装

Agent Skills 生态系统（任何 Agent）

适用于 Claude Code、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot、Roo Code 和其他 30 多种 Agent：

npx skills add careerproof-labs/careerproof-skills

Claude Code（插件安装）

# Add the marketplace and install
/plugin marketplace add careerproof-labs/careerproof-skills
/plugin install careerproof-skills@careerproof

就是这样。该插件会同时安装 Skills 和 MCP 服务连接。首次使用时，系统会提示你通过 OAuth 进行身份验证——无需 API 密钥。

Gemini CLI

1. 安装技能：

# Clone the repo
git clone https://github.com/careerproof-labs/careerproof-skills.git
cd careerproof-skills

# Install globally (all projects)
bash gemini/install.sh --global

# Or install to current project only
bash gemini/install.sh

Windows：

.\gemini\install.ps1 -Global

2. 连接 MCP 服务：

添加到 Gemini CLI 设置（~/.gemini/settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "careerproof": {
      "url": "https://mcp.careerproof.ai/mcp/bearer",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

将 YOUR_API_KEY_HERE 替换为你的 CareerProof API 密钥（cpk_...）。

**3. 验证：**启动 Gemini CLI 并运行 /mcp，确认服务已连接。

技能概览

Atlas 技能 — 劳动力与组织情报（9 项技能）

技能	用途	费用
atlas-onboard	设置招聘背景信息 — 公司简介、候选人简历、职位描述	免费
atlas-gem	GEM 能力分析 — 10 项因素评分，涵盖优势、差距和发展领域	5-10 积分
atlas-fit	简历与职位描述匹配 — 评估匹配度，并提供优势、差距和市场背景	8 积分
atlas-interview	生成面试问题，可配置压力等级并进行追问	8 积分 + 每次追问 1 积分
atlas-shortlist	根据职位描述批量评估并排列多位候选人	每位候选人 8-13 积分
atlas-custom-eval	构建自定义招聘评估标准 — 上传示例、推断 AI 评估标准并进行批量评估	免费设置，每位候选人 5 积分
atlas-jd-review	分析职位描述的质量、偏见、薪资基准并提取技能	5 积分
atlas-chat	劳动力情报聊天 — 薪资数据、人才供需、竞争对手情报	每条消息 2-3 积分
atlas-report	生成涵盖 16 种类型的研究级 PDF 报告	每份报告 15 积分

Atlas 报告类型（16 种）

**招聘：**人才市场概况、薪资基准分析、竞争对手人才分析、人才寻源策略

**劳动力规划：**技能差距分析、继任规划、劳动力人口统计、员工流失风险

**战略人力资源：**DEI 评估、雇主品牌、学习与发展（L&D）策略、组织设计、员工敬业度、全面薪酬、HR 技术、变革管理

CeeVee 技能 — 个人职业情报（4 项技能）

技能	用途	费用
ceevee-optimize	完整的交互式简历定位流程 — 市场分析、职业机会分析，以及权衡利弊的定向修改	13 积分
ceevee-quick-review	通过单次调用快速自主审阅简历 — 无需交互步骤，即可提供定位、视角和修改建议	10 积分
ceevee-career-intel	职业情报聊天，支持实时网络研究、RAG 知识库和结合简历的个性化服务	每条消息 2 积分
ceevee-report	生成职业情报 PDF 报告 — 涵盖薪酬、策略、风险和发展等 17 种类型	每份报告 15 积分

CeeVee 报告类型（17 种）

**薪酬与录用：**薪酬基准分析、费率表、录用方案比较

**职业策略：**职位演变、转型可行性、学习路径、职业差距叙述

**风险与颠覆：**AI 替代风险、技能退化风险、雇主危险信号

**市场情报：**行业转换、搬迁影响、初创企业与大型企业比较

**职业发展：**资质认证投资回报、面试准备、董事会任职准备、分数制领导力

MCP 工具（67）

连接 MCP 服务后，你还可以直接使用全部 67 个工具：

类别	工具数	示例
通用	2	任务状态轮询、获取结果
Atlas CRUD	9	创建上下文、上传候选人、管理 JD、分析
Atlas 分析	4	GEM 能力分析（完整版／精简版／职业路径）、JD 分析
Atlas 批处理与报告	13	批量 GEM、批量 JD-FIT、自定义评估批处理、生成报告
Atlas FIT 与实用工具	5	增强匹配度、匹配度排名、生成面试问题、后续跟进
Atlas 自定义评估	12	模型 CRUD、上传工件、推断评分标准、覆盖评分标准
Atlas 聊天	2	完整的员工队伍聊天（实时工具）、轻量顾问聊天
CeeVee 核心	5	上传简历、版本管理、会话跟踪
CeeVee 分析	4	定位工作流（3 步）、自主完整审查
CeeVee 报告	5	生成报告、轮询、下载、列出报告
CeeVee 聊天	2	职业洞察聊天、编辑说明

完整工具目录：MCP 服务文档

用法

安装后，按名称调用任意技能：

# Atlas — Workforce & Hiring
/atlas-onboard          # Set up a new hiring context
/atlas-gem              # Run competency analysis on a candidate
/atlas-fit              # Match candidate(s) against a JD
/atlas-interview        # Generate tailored interview questions
/atlas-shortlist        # Batch evaluate and rank candidates
/atlas-custom-eval      # Build custom evaluation rubrics
/atlas-jd-review        # Analyze a job description
/atlas-chat             # Workforce intelligence Q&A
/atlas-report           # Generate workforce research reports

# CeeVee — Personal Career
/ceevee-optimize        # Full interactive CV optimization pipeline
/ceevee-quick-review    # Fast single-call CV review
/ceevee-career-intel    # Career intelligence chat
/ceevee-report          # Generate career intelligence reports

技能可接受可选参数：

/atlas-report org design                    # Jump straight to org design report
/atlas-gem Sarah                            # Run GEM on a candidate named Sarah
/atlas-jd-review Senior Data Engineer       # Review a JD for this role
/ceevee-career-intel salary trends in AI    # Start with a salary question
/ceevee-report AI displacement risk         # Generate a specific report type

也可以直接在对话中使用 MCP 工具：

"Upload this CV and run a competency analysis"
"Compare these 5 candidates against the product manager JD"
"What's the salary benchmark for a senior data engineer in London?"
"Build a custom eval model for our data engineering hiring"
"Generate an AI displacement risk report for my role"

身份验证

Claude Code

内置 OAuth。首次使用时，系统会打开浏览器窗口，让你登录 CareerProof。之后，令牌将自动管理。

Gemini CLI / 程序化访问

在 MCP 服务配置中使用 Bearer 令牌（cpk_... API 密钥）。在 careerproof.ai 获取 API 密钥。

要求

• 拥有可用额度的有效 CareerProof 账户
• Claude Code 或 Gemini CLI
• 在 careerproof.ai 注册账户

链接

• CareerProof 平台
• MCP 服务文档
• GitHub
• 支持