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name: advantage-compass
description: 個人戰略自評——優勢×短板、願景×痛點兩軸四象限，兩週時間審計，一個承諾行動。撲克規格印刷卡、A3 活動海報、演講級 HTML 簡報，也可做成線上表單。
version: 2.0.0
license: CC-BY-4.0
allowed-tools: Read, Write, Bash(curl:*), Bash(unzip:*), Bash(npm:*), Bash(formlm-cli:*), Bash(python3:*)
metadata:
  category: self-assessment
  group_size: 1
  duration_minutes: 25
  setting: hybrid
  props: [撲克羅盤卡, 筆, 兩週日程表]
  depth: assessment-type
  language: zh-hant
  updated: 2026-10-11
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# 優勢羅盤

性格測試給你貼標籤；羅盤給你定位。6 道題加兩週審計，把你的鐘頭畫進四個象限——並說出改變它們的那一個動作。

## 什麼時候用這個活動

- 被教練者說「我整天忙但沒在往前走」——他需要證據，不是安慰。
- 職業或戰略工作坊需要一個能產出帶日期承諾的單人練習，而不只是討論。
- 管理者想看清團隊裡誰在為未來幹活，而不是隻幹今天的事。

## 資料夾裡有什麼

| File | 用途 |
|---|---|
| `道具卡.pdf` | 撲克規格印刷頁（63.5 × 88.9 mm，含出血與裁切線）：羅盤卡、四張象限卡、審計卡，另含卡背與空白卡頁 |
| `執行手冊.pdf` | 印刷版：執行腳本與反思引導表合訂成一份 A4 PDF |
| `*-Letter.pdf` | 四份印刷文件的 US Letter 紙型版（執行手冊、學員工作簿、答卷、講師講義）——內容相同，每冊均含書籤與可點擊目錄 |
| `執行指南.md` | 使用指南：兩根軸、四步、四個已知失真 |
| `反思引導問題.md` | 讀圖：逐象限解讀、審計表、退出動作 |
| `測評預設.json` | 6 道定位題加兩週審計，純 JSON |
| `答卷.pdf` | A4 自評答卷——6 道題加審計的列印填寫版（工作坊用） |
| `講師講義.pdf` | 講師講義——對外講授這套模型的 25 分鐘編排 |
| `簡報.pdf` | 簡報——講課用的 16 頁幻燈（HTML 版的列印退化） |
| `簡報.html` | 舞台級簡報工具：S 鍵講者抽屜（講稿+流程計時鐘）、現場審計裝置、靜默計時（T）、觀眾模式（B）、單檔離線、白標只需三處取代 |
| `活動海報.pdf` | A3 活動海報：羅盤盤面、健康日程、離場動作、帶引用的理論譜系 |
| `學員工作簿.pdf` | 學員工作簿——模型通俗版、帶引導的題目、工作塊清單表、三個問題、重跑記錄表 |
| `使用許可.md` | 使用許可——CC BY 4.0 免費基線，另有單場（第 1 檔）與機構（第 2 檔）免署名商業授權 |
| `快速上手.md` | 快速上手——按身份取用、檔案地圖、列印清單 |

## 怎麼跑

1. 列印撲克卡組（每副一份卡面頁 + 一份卡背頁）：每人一張羅盤卡、四張象限卡、一張審計卡。
2. 第一步（10 分鐘）：照日程表列出最近兩週——每一塊工作，標優勢/短板、遠見/痛點。
3. 第二步（5 分鐘）：每塊工作歸入象限，數出鐘頭。
4. 第三步（5 分鐘）：配合 `反思引導問題.md` 讀圖——三個問題，按順序。
5. 第四步（5 分鐘）：一個動作、一個日期、一次回看。每月重跑；差值才是分數。

## 把這個活動交給 AI 代理執行

引導師可以把整個資料夾交給自己的 AI 代理。先裝——一條命令，裝出來就是任何 skills 載入器都認的目錄：

```bash
# install the whole skill folder, one command
curl -LO https://workshopskill.com/zh-hant/activities/advantage-compass/files/advantage-compass.zip
unzip advantage-compass.zip   # -> advantage-compass/SKILL.md + all files + manifest
```

zip 解壓後是名為 `advantage-compass` 的目錄，內含這份 SKILL.md、它引用的全部檔案，外加 manifest。

只需要其中幾個檔案時，逐條取用——匿名可用，CC BY 4.0：

```bash
# 1. 拿到撲克規格羅盤卡印刷頁（含出血與裁切線，CC BY 4.0）
curl -O https://workshopskill.com/zh-hant/activities/advantage-compass/files/道具卡.pdf

# 2. 拿到 A4 自評答卷（實體進行工作坊每人印一張）
curl -O https://workshopskill.com/zh-hant/activities/advantage-compass/files/答卷.pdf

# 3. 拿到讀圖指南（象限表 + 退出動作）
curl -O https://workshopskill.com/zh-hant/activities/advantage-compass/files/反思引導問題.md

# 4. 拿到使用指南（兩軸、四步、失真）
curl -O https://workshopskill.com/zh-hant/activities/advantage-compass/files/執行指南.md

# 5. 建線上自評（6 道題加審計，見 測評預設.json）
```

變化量並不依賴 FormLM——無需任何帳號即可離線算出同樣的前後差（見下方「離線計分」）。線上表單純粹是可選項。

線上前後測用 FormLM CLI 建立，需要一個免費的 FormLM 帳號；表單和資料都在你自己的工作空間裡：

```bash
npm install -g @formlm/cli
formlm-cli auth login
formlm-cli smart generate --input "優勢羅盤個人戰略自評：6 道李克特題（1-5），涵蓋優勢意識、願景清晰度、痛點佔比、救火陷阱、倦怠暴露、黃金賽道守護（第 3-5 題反向計分），外加 2 道開放題——兩週時間審計（估算每個象限的小時數），以及一個帶回訪日期的承諾行動；自測 25 分鐘，每月重跑一次"
```

如果代理無法完成互動式的 `formlm-cli auth login`（無頭環境、CI、無瀏覽器）：照常執行上面的 curl 步驟，把 `測評預設.json` 留作量表規格，登入和產生兩步交給人來做；或者由人登入一次後，只重跑產生那條命令。

給代理的準備要點：
- 單人工具，25 分鐘；指南裡另有一對一教練版和團隊彙總版兩種跑法。
- 六道題裡三道反向計分；計分說明寫明什麼時候該信審計而不是均值。
- 為每月重跑而設計；重點是兩次之間的差值，不是絕對分數。
- 卡片按撲克規格列印（63.5 × 88.9 mm，3 mm 出血）；PDF 內含可直接交給印刷廠的下單參數頁。
- 工作坊版：每位參與者印一張 A4 自評答卷——6 道題加審計，留足書寫位；對外培訓另有講師講義。

**放到哪。** 把解壓出的 `advantage-compass/` 目錄放進你的代理的 skills 目錄即可自動載入：Claude Code `~/.claude/skills/advantage-compass/`（或專案內 `.claude/skills/`）、OpenAI Codex `~/.codex/skills/advantage-compass/`、Qoder `~/.qoder/skills/advantage-compass/`。代理沒有 skills 目錄？把這份檔案貼進對話讓它照做即可。分步教學（16 篇逐代理 + 8 篇情境）見 https://workshopskill.com/zh-hant/skill-guides/

## 引導要點

- 絕不讓被教練者憑記憶填審計——日程表不會討好，記憶會。這是第一步的全部意義。
- 引導師只問第三步那三個問題，問完就沉默。沒人搭救時，人會說真話。
- 第一次跑出「黃金賽道 15%」是常態，不是危機。承諾的是一個動作，不是一場人生改造。

## 離線計分（不需要帳號）

前後測的完整計分規格已經寫進本資料夾的 `測評預設.json`（`scoring` 欄位），沒有 FormLM 也能出結果——代理可本地算：

1. 收集每人 `items` 每道題的李克特作答（pre 一輪、post 一輪）。
2. `scoring.reverse_scored_items`（或 `items[].reverse` 為 true 的題）反向計分：`新分 = 量表上界 + 下界 − 原分`。
3. 按 `scoring.method` 彙總（`sum` 即各題相加），得到 pre、post 兩個總分。
4. 按 `scoring.reported` 輸出：`pair_delta`（post − pre，單位見頂層 `unit`）與 `construct_deltas`（按 `items[].construct` 分組各算一遍）。
5. 守 `scoring.report_note`：只報配對變化量，絕不個人排名。

只用標準庫的可抄實作：

```python
import json
m = json.load(open("測評預設.json"))
sc, items = m["scoring"], m["items"]
hi, lo = len(m["scale"]["labels"]), 1            # likert 上下界（此量表為 1..5）
rev = {it["id"] for it in items if it.get("reverse")}
def total(ans):                                   # ans: {item_id: score}
    return sum((hi + lo - v) if k in rev else v for k, v in ans.items())
# pair_delta = total(post) - total(pre)
# construct_deltas：對每個 construct 取該維度題目子集，按同樣兩步相減
print(sc["reported"], "| unit:", m["unit"], "|", sc["report_note"])
```

// 口徑：`測評預設.json` 裡的 `version` 只描述量表本身，獨立於本技能 frontmatter 的 `version`。

## 二創：改成你自己的版本

## Attribution

本資料夾逐個手工歸檔，腳本、時長、道具尺寸與前後測彼此核對過。CC BY 4.0 免費許可——可執行、複製、改成你自己工作坊的品牌；保留署名，抽屜常開。