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codepa1o/skill-agent-lab

Ein auf Skills basierendes Bewertungssystem für Agenten zur Studien- und Berufsplanung.

Was ist skill-agent-lab?

Dieses Skill, codepa1o/skill-agent-lab, ermöglicht es KI-Agenten, als Bewertungssystem für die Studien- und Berufsplanung zu fungieren. Es nutzt die Skill-Struktur, um personalisierte Tests und Empfehlungen für Schüler und Berufseinsteiger durchzuführen, basierend auf deren Fähigkeiten, Interessen und Zielen. Plattformunabhängig konzipiert, kann es in verschiedene KI-Assistenten wie Claude Code, Cursor oder andere agentenbasierte Systeme integriert werden. Die Hauptfunktion besteht darin, durch strukturierte Schritte eine umfassende Analyse zu ermöglichen und Ergebnisse in einem klaren, handlungsorientierten Format auszugeben, was die Entscheidungsfindung für Bildung und Karriere erheblich erleichtert.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add codepa1o/skill-agent-lab

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Dokumentation

Was macht skill-agent-lab?

Ein auf Skills basierendes Bewertungssystem für Agenten zur Studien- und Berufsplanung

Dieses Skill ermöglicht es KI-Agenten, interaktive Bewertungen und personalisierte Empfehlungen für die Studien- und Berufsplanung durchzuführen. Es nutzt eine modulare Skill-Architektur, um Benutzereingaben zu analysieren und passende Bildungs- oder Karrierepfade vorzuschlagen.

Funktionen

  • Personalisierte Tests: Führt angepasste Fragebögen durch, basierend auf Fähigkeiten, Interessen und Zielen.
  • Ergebnisanalyse: Verarbeitet Bewertungsdaten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern.
  • Empfehlungsgenerierung: Erstellt handlungsorientierte Vorschläge für Bildung und Beruf.
  • Plattformunabhängig: Kompatibel mit mehreren KI-Agenten-Frameworks (z. B. Claude Code, Cursor, Codex).

Verwendung

  1. Initialisierung: Das Skill lädt die notwendigen Konfigurationen und Testvorlagen.
  2. Interaktion: Der Benutzer beantwortet eine Reihe von Fragen zum Hintergrund, zu Fähigkeiten und zu Präferenzen.
  3. Verarbeitung: Der Agent verarbeitet die Antworten mithilfe von Logik und vordefinierten Kriterien.
  4. Ausgabe: Ergebnisse werden in einem strukturierten Format wie Markdown oder JSON dargestellt.

Konfiguration

  • LAB_CONFIG: Umgebungsvariable für Testparameter.
  • RESULT_FORMAT: Bevorzugtes Ausgabeformat (z. B. Markdown, JSON).
  • LANGUAGE: Spracheinstellung für den Fragebogen (z. B. de, en).

Beitrag

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