portfolio-kup

Que fait portfolio-kup ?

Créez le profil de l'utilisateur à partir de preuves réelles, puis générez une page web one-page bilingue (th/fr). Répondez à l'utilisateur en thaï ; les termes techniques restent en anglais.

Procédure

Suivez l'ordre · Pour toute question nécessitant une décision de l'utilisateur, utilisez AskUserQuestion · Pour les sujets riches en données, résumez d'abord dans le chat avant de les ajouter à la page.

1. Collecte de données

1. Demandez s'il existe d'autres machines utilisant Claude Code (ssh user@host) · Si l'utilisateur les a déjà fournies dans la demande, ne demandez pas.
2. Exécutez le script sur chaque machine (ne renvoyez que les chiffres, sans texte d'invite ni clé) :

   S=~/.claude/skills/portfolio-kup/scripts; D=<scratchpad>/pk; mkdir -p $D
   python3 $S/collect.py > $D/local.json
   ssh -o BatchMode=yes user@host python3 - < $S/collect.py > $D/host1.json
   python3 $S/merge.py $D/*.json > $D/metrics.json     # tableau récapitulatif sur stderr
   

3. Lisez le contenu des prompts vous-même pour une évaluation qualitative (~/.claude/history.jsonl champs display, project) · Échantillonnez aléatoirement sur tous les projets/mois · Ne copiez aucune clé/token/mot de passe trouvé dans la réponse ou la page ; comptez-les uniquement.

Limites à communiquer à l'utilisateur :

• history.jsonl ne compte que les saisies de l'utilisateur · Les périodes où l'agent travaille longtemps ne sont pas comptabilisées.
• Les transcriptions (~/.claude/projects/**/*.jsonl) sont supprimées au-delà de cleanupPeriodDays (valeur par défaut 30 jours) · Les tokens et le temps de travail de l'IA ne couvrent donc que la période récente.
• Pour les mois avec moins de 100 prompts (enough_data: false), les chiffres fluctuent fortement ; ne les utilisez pas pour des comparaisons.
• Le comptage des comportements est basé sur des mots-clés ; il indique des tendances, pas une mesure précise.

2. Évaluation (réponse dans le chat)

• Métier probable · Niveau (Junior / Mid / Senior) · Forces, faiblesses avec preuves
• Soyez direct, ne flattez pas exagérément · Distinguez "livrable grâce à une bonne maîtrise de l'IA" de "compréhension personnelle du fond"
• Si vous trouvez une clé/secret dans l'historique → prévenez immédiatement de la faire pivoter (indiquez le type, pas la valeur)

3. Test (si l'utilisateur veut vérifier s'il est vraiment faible)

• 2 séries de 4 questions via AskUserQuestion · Les questions sont des situations issues du travail réel de l'utilisateur (sa stack)
• Mélangez deux formats : symptôme → cause et explication du mécanisme sous-jacent · Les options sont de longueur équivalente, sans suggérer la réponse
• Énoncez les règles : pas d'aide de l'IA · Si l'utilisateur ne sait pas, il répond "Je ne sais pas"
• Corrigez chaque question avec une brève justification, puis résumez le profil (ex. symptôme 4/4, mécanisme 0/4)

4. Salaire et parcours

• Effectuez une WebSearch de type extended avec plusieurs requêtes simultanées (TH + EN, année en cours) · Citez les sources à chaque fois
• Distinguez AI/ML Engineer (qui crée des modèles) de AI Application Engineer (qui utilise l'IA dans des apps) · Les fourchettes sont très différentes
• Pensez large : listez 8 à 10 métiers correspondant aux compétences + personnalité + progression (pas seulement techniques : consultant, pre-sales, formateur, produit EdTech, freelance) · Réduisez ensuite à 3 parcours les plus adaptés + maximum 5 métiers secondaires comme étiquettes · Mentionnez les métiers "pas encore adaptés" dans le chat, sans les mettre dans la page
• Fournissez une seule recommandation claire sur la direction à prendre (en fonction des objectifs issus de l'entretien) avec un plan en 3 phases
• Sur la page web, le salaire est affiché sous forme de * par défaut ; ne mettez les chiffres que si l'utilisateur le demande

5. Entretien

Appelez le skill grilling (ou grill-me) en posant des questions par rounds via AskUserQuestion : Raison de vouloir ce parcours · Expérience avec des personnes/clients en dehors du chat · Calendrier · Projets existants (personnels ou entreprise) · Temps libre par semaine · Définition de la réussite · Critères pour continuer/arrêter

• Si les réponses se contredisent ou ne répondent pas à la question → reposez la question
• Signalez directement les schémas observés (ex. répond "tout prendre" quand on ne force pas un choix) · Indiquez les points de désaccord, mais laissez l'utilisateur décider
• Terminez par un résumé de la compréhension commune, puis attendez la confirmation avant d'éditer la page

6. Création de la page web

1. Copiez templates/onepage.html dans le scratchpad puis modifiez uniquement le JSON dans <script id="profile"> · Chaque texte est un objet {"th":…,"fr":…}
2. Artifact → quickstart (intent other) la première fois, puis publiez · icône profile
3. Modifiez selon les retours avec Edit + publiez le même fichier (même URL)

Règles de conception (issues des retours utilisateurs réels · ne pas enfreindre)

Sujet	À faire	À ne pas faire
Structure de page	Colonne unique, lecture de haut en bas · Identité → 01 Compétences → 02 Mode de travail → 03 Progression → 04 Perspectives · Largeur jusqu'à 1600px selon l'écran	Sidebar latérale · Panneau foncé différent des autres · Largeur fixe étroite
Perspectives (04)	Boîte "Recommandation" : 1 conseil + 1 phrase de raison + plan 3 phases · Cartes 3 parcours : seulement Préparation / Pourquoi ça convient / À combler · Badge ★ Recommandé en haut à droite de la carte choisie · "Peut aussi faire" en badge une ligne · "Que faire en premier" ≤4 éléments	Tableau de métiers long · Badges d'étape / premier pas / salaire dans les cartes · Infos redondantes avec le plan 3 phases (l'utilisateur dit "brouillon")
Couleurs	Tous les panneaux utilisent une seule palette (fond blanc, bordure fine) · Bleu = soft/amélioration · Or = dur/objectif · Rouge = attention/maintenant	Mélange de plusieurs tons
Avertissements sur les sources	Boîte tout en haut listant toutes les sources + ce qui n'est pas compté + "Évaluation par IA, pas une certification"	Sources cachées en bas de page
Langue	Thaï par défaut + bouton Th/Fr · Utilisez they/them ou évitez les pronoms en français	Deviner le genre à partir du prénom
Compréhensible par un non-initié	Langage simple · Comparaisons comme "moitié", "double", "un tiers"	Noms de projets internes · Numéros de questions d'entretien (Q20) · Chiffres bruts sans unité ("43 fois", nombre de prompts) · Jargon comme "502 Traefik"
Compétences	Radar + badges 3 niveaux (Fort / Moyen / À renforcer) dans la section Compétences · Soft et Hard côte à côte, liste numérotée 01– avec badge de preuve · Hard inclut le nom de l'outil	Barres de progression à côté des traits de personnalité (l'utilisateur ne comprend pas ce que "plein" signifie) · Cartes de hauteur inégale
Personnalité	Nommez les soft skills comme les RH · Persona : un nom + une phrase · Style en barres bipolaires · "Traits à surveiller" dans une boîte séparée	Intégrer les résultats du test comme un panneau dans la page (l'utilisateur les a demandés retirés)
Heures de travail	Graphique des heures commençant à 06:00 · Jours de la semaine en % du total, avec une ligne expliquant ce qu'est le %	Axe des ordonnées avec des comptes
Progression	Échelle cliquable, une étape à la fois · Hauteur = niveau de compétence (nom du niveau sur la barre) · Badge "▼ Vous êtes ici" · Chaque étape : Réalisé / Encore des lacunes / Point de bascule · "Comparé à l'étape précédente" seulement pour les mois avec suffisamment de données · Token uniquement pour les étapes avec transcription · Dernière étape = objectif (ligne pointillée dorée)	Graphique du nombre de prompts par mois (l'utilisateur ne comprend pas) · Tous les détails de chaque étape affichés en même temps
Salaire	* + explication dans la boîte d'avertissement et en bas de page	Chiffres de salaire sans demande
Confidentialité	Pas de clé, IP, hostname, email · Chiffres négatifs rédigés sans humiliation ("a déjà collé une clé là où il ne fallait pas")	Publier/pusher la page de profil réelle publiquement sans demander

Fichiers dans le skill

• scripts/collect.py · Collecte les chiffres d'une seule machine (prompts mensuels, comportements, heures/jours, tokens, timestamps) · N'envoie pas de texte
• scripts/merge.py · Fusionne plusieurs machines → metrics.json (mensuel, enough_data, % heures à partir de 06:00, % jours, heures de travail manuel vs IA, tokens)
• templates/onepage.html · Page web rendue à partir d'un seul JSON · Les données du fichier sont un exemple fictif

Correspondance metrics → contenu de la page

metrics.json	Utilisé où
hours_pct_from_6am[].pct	hoursPctFrom6am (24 valeurs, de 06:00)
weekday_pct	weekdayPct
late_night_pct	hoursNote ex. "près d'un tiers du travail après 21h"
monthly[*] avec enough_data	stages[i].compare.items (comparaison avec étape précédente) · stages[i].peak/hot mois le plus chargé
tokens[*]	stages[i].tokens (uniquement les mois concernés) · Proportion de cache read
hands_on_hours / ai_working_hours	Résumé dans le chat "~X h/semaine de travail manuel · ~Y h/semaine de travail IA"
secrets_pasted > 0	Alerte dans le chat + "Traits à surveiller" + premier élément de acts

Partie JSON 04 dans le template

• rec · title, reason, phases[] (when, t, d) recommandation en 3 phases
• paths[] · 3 parcours : tag, title, ready (0–100), fits, gap, pick: true pour le parcours recommandé, gold: true pour le parcours indépendant/founder
• also[] · Noms des métiers secondaires ≤5 (texte simple)
• acts[] · ≤4 éléments (t, d)