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name: advantage-compass
description: 个人战略自评——优势×短板、愿景×痛点两轴四象限，两周时间审计，一个承诺行动。扑克规格印刷卡、A3 活动海报、演讲级 HTML 演示稿，也可做成在线表单。
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: [扑克罗盘卡, 笔, 两周日程表]
  depth: assessment-type
  language: zh
  updated: 2026-10-11
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# 优势罗盘

性格测试给你贴标签；罗盘给你定位。6 道题加两周审计，把你的钟头画进四个象限——并说出改变它们的那一个动作。

## 什么时候用这个活动

- 被教练者说「我整天忙但没在往前走」——他需要证据，不是安慰。
- 职业或战略工作坊需要一个能产出带日期承诺的单人练习，而不只是讨论。
- 管理者想看清团队里谁在为未来干活，而不是只干今天的事。

## 文件夹里有什么

| File | 用途 |
|---|---|
| `道具卡.pdf` | 扑克规格印刷页（63.5 × 88.9 mm，含出血与裁切线）：罗盘卡、四张象限卡、审计卡，另含卡背与空白卡页 |
| `运行手册.pdf` | 印刷版：执行脚本与复盘表合订成一份 A4 PDF |
| `*-Letter.pdf` | 四份印刷文档的 US Letter 纸型版（运行手册、学员工作簿、答卷、讲师讲义）——内容相同，每册均含书签与可点击目录 |
| `执行指南.md` | 使用指南：两根轴、四步、四个已知失真 |
| `复盘问题.md` | 读图：逐象限解读、审计表、退出动作 |
| `测评预设.json` | 6 道定位题加两周审计，纯 JSON |
| `答卷.pdf` | A4 自评答卷——6 道题加审计的打印填写版（工作坊用） |
| `讲师讲义.pdf` | 讲师讲义——对外讲授这套模型的 25 分钟编排 |
| `演示文稿.pdf` | 演示文稿——讲课用的 16 页幻灯（HTML 版的打印退化） |
| `演示文稿.html` | 舞台级演示工具：S 键讲者抽屉（讲稿+流程计时钟）、现场审计装置、静默计时（T）、观众模式（B）、单文件离线、白标只需三处替换 |
| `活动海报.pdf` | A3 活动海报：罗盘盘面、健康日程、离场动作、带引用的理论谱系 |
| `学员工作簿.pdf` | 学员工作簿——模型通俗版、带引导的题目、工作块清单表、三个问题、重跑记录表 |
| `使用许可.md` | 使用许可——CC BY 4.0 免费基线，另有单场（第 1 档）与机构（第 2 档）免署名商业授权 |
| `快速上手.md` | 快速上手——按身份取用、文件地图、打印清单 |

## 怎么跑

1. 打印扑克卡组（每副一份卡面页 + 一份卡背页）：每人一张罗盘卡、四张象限卡、一张审计卡。
2. 第一步（10 分钟）：照日程表列出最近两周——每一块工作，标优势/短板、远见/痛点。
3. 第二步（5 分钟）：每块工作归入象限，数出钟头。
4. 第三步（5 分钟）：配合 `复盘问题.md` 读图——三个问题，按顺序。
5. 第四步（5 分钟）：一个动作、一个日期、一次回看。每月重跑；差值才是分数。

## 把这个活动交给 AI 代理运行

引导师可以把整个文件夹交给自己的 AI 代理。先装——一条命令，装出来就是任何 skills 加载器都认的目录：

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

zip 解压后是名为 `advantage-compass` 的目录，内含这份 SKILL.md、它引用的全部文件，外加 manifest。

只需要其中几个文件时，逐条取用——匿名可用，CC BY 4.0：

```bash
# 1. 拿到扑克规格罗盘卡印刷页（含出血与裁切线，CC BY 4.0）
curl -O https://workshopskill.com/zh/activities/advantage-compass/files/道具卡.pdf

# 2. 拿到 A4 自评答卷（线下工作坊每人印一张）
curl -O https://workshopskill.com/zh/activities/advantage-compass/files/答卷.pdf

# 3. 拿到读图指南（象限表 + 退出动作）
curl -O https://workshopskill.com/zh/activities/advantage-compass/files/复盘问题.md

# 4. 拿到使用指南（两轴、四步、失真）
curl -O https://workshopskill.com/zh/activities/advantage-compass/files/执行指南.md

# 5. 建在线自评（6 道题加审计，见 测评预设.json）
```

变化量并不依赖 FormLM——无需任何账号就能离线算出同样的前后差（见下方「离线计分」）。在线表单只是可选项。

在线前后测用 FormLM CLI 创建，需要一个免费的 FormLM 账号；表单和数据都在你自己的工作空间里：

```bash
npm install -g @formlm/cli
formlm-cli auth login
formlm-cli smart generate --input "优势罗盘个人战略自评：6 道李克特题（1-5），覆盖优势意识、愿景清晰度、痛点占比、救火陷阱、倦怠暴露、黄金赛道守护（第 3-5 题反向计分），外加 2 道开放题——两周时间审计（估算每个象限的小时数），以及一个带回访日期的承诺行动；自测 25 分钟，每月重跑一次"
```

如果代理无法完成交互式的 `formlm-cli auth login`（无头环境、CI、无浏览器）：照常执行上面的 curl 步骤，把 `测评预设.json` 留作量表规格，登录和生成两步交给人来做；或者由人登录一次后，只重跑生成那条命令。

给代理的准备要点：
- 单人工具，25 分钟；指南里另有一对一教练版和团队汇总版两种跑法。
- 六道题里三道反向计分；计分说明写明什么时候该信审计而不是均值。
- 为每月重跑而设计；重点是两次之间的差值，不是绝对分数。
- 卡片按扑克规格印刷（63.5 × 88.9 mm，3 mm 出血）；PDF 内含可直接交给印厂的下单参数页。
- 工作坊版：每位参与者印一张 A4 自评答卷——6 道题加审计，留足书写位；对外培训另有讲师讲义。

**放到哪。** 把解压出的 `advantage-compass/` 目录放进你的代理的 skills 目录即可自动加载：Claude Code `~/.claude/skills/advantage-compass/`（或项目内 `.claude/skills/`）、OpenAI Codex `~/.codex/skills/advantage-compass/`、Qoder `~/.qoder/skills/advantage-compass/`。代理没有 skills 目录？把这份文件贴进对话让它照做即可。分步教程（16 篇逐代理 + 8 篇场景）见 https://workshopskill.com/zh/skill-guides/

## 引导要点

- 绝不让被教练者凭记忆填审计——日程表不会讨好，记忆会。这是第一步的全部意义。
- 引导师只问第三步那三个问题，问完就沉默。没人搭救时，人会说真话。
- 第一次跑出「黄金赛道 15%」是常态，不是危机。承诺的是一个动作，不是一场人生改造。

## 离线计分（不需要账号）

前后测的完整计分规格已经写进本文件夹的 `测评预设.json`（`scoring` 字段），没有 FormLM 也能出结果——代理可本地算：

1. 收集每人 `items` 每道题的李克特作答（pre 一轮、post 一轮）。
2. `scoring.reverse_scored_items`（或 `items[].reverse` 为 true 的题）反向计分：`新分 = 量表上界 + 下界 − 原分`。
3. 按 `scoring.method` 汇总（`sum` 即各题相加），得到 pre、post 两个总分。
4. 按 `scoring.reported` 输出：`pair_delta`（post − pre，单位见顶层 `unit`）与 `construct_deltas`（按 `items[].construct` 分组各算一遍）。
5. 守 `scoring.report_note`：只报配对变化量，绝不个人排名。

只用标准库的可抄实现：

```python
import json
m = json.load(open("测评预设.json"))
sc, items = m["scoring"], m["items"]
hi, lo = len(m["scale"]["labels"]), 1            # likert 上下界（此量表为 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：对每个 construct 取该维度题目子集，按同样两步相减
print(sc["reported"], "| unit:", m["unit"], "|", sc["report_note"])
```

// 口径：`测评预设.json` 里的 `version` 只描述量表本身，独立于本技能 frontmatter 的 `version`。

## 二创：改成你自己的版本

## Attribution

本文件夹逐个手工归档，脚本、时长、道具尺寸与前后测彼此核对过。CC BY 4.0 免费许可——可运行、复制、改成你自己工作坊的品牌；保留署名，抽屉常开。