市場驅動職業學習路線圖協定
Market-Driven Career Roadmap & Employability Protocol
此技能將學習路徑搜尋過程從隨機收集課程轉變為完整的就業可行性研究與執行路線圖；以數據檢視真實就業市場現狀，揭露市場飽和度與人工智能影響，並提供 100% 完全免費的理論與實務學習資源，直至達到就業準備狀態。
1. 何時啟用此技能 (Activation Triggers)
此技能會自動或在用戶請求時於以下情況被呼叫：
- 規劃學習新的專業或技術領域（例如：網絡安全、數據分析、網頁開發、雲端運算、人工智能、產品管理等）。
- 比較兩個專業或職業路徑，以確定市場需求最高且回報率最高的領域。
- 調查特定專業在阿拉伯/海灣市場、歐洲市場或遠端自由工作市場的薪資與職缺情況。
- 希望獲得一個逐步規劃的學習路徑，且該路徑完全依賴 100% 免費資源並包含實作練習。
- 建立作品集 (Portfolio) 並了解初階職位 (Junior) 的技術面試要求。
2. 強制性黃金法則 (Non-Negotiable Rules)
- 真實數據紀律： 所有與薪資、需求比例或職缺數量相關的數字都必須附上其來源名稱（例如：Levels.fyi, Glassdoor, Indeed, LinkedIn Economic Graph, Stack Overflow Developer Survey）。禁止捏造或猜測任何數字。
- 100% 免費資源： 禁止推薦付費平台、課程或月費訂閱。每個主題都必須提供完全免費的替代方案（開源書籍、官方文件、開放式大學課程、互動式練習倉庫）。
- 每個階段都要有實作： 學習不應僅限於理論；每個學習層級都必須搭配實作練習與真實應用。
- 初階瓶頸過濾器 (Junior Reality)： 明確說明初階職位的競爭比例以及人工智能自動化對該專業的影響。
- 揭露證照真相 (Proof-of-Work)： 明確區分實際受業界認可的專業證照與無用的形式證照，並說明所需作品集 (Portfolio) 的形式以證明能力，無需花費金錢。
- 以純淨小時數計算時間： 以累積純淨小時數而非月份來計算完成時間，以避免誤導性的估算。
3. 工作流程與執行階段 (The 11-Stage Protocol)
助手將依照參考文件 references/CAREER_ROADMAP_PROTOCOL.md 中規定的順序執行以下 11 個階段：
階段 0：設定學習者限制條件 (Learner Constraints)
- 記錄每日可用時間、英語程度（閱讀/口說）、可用預算 ($0) 以及目標地理市場。
階段 1：宏觀市場分析與地理分佈 (Macro Market Analysis)
- 比較該專業在以下市場的現狀：阿拉伯/海灣市場、歐洲市場以及自由工作/遠端就業市場。
階段 2：初階飽和度過濾與人工智能影響 (Junior Saturation & AI Impact)
- 檢查初階職位的競爭程度，並列出可能受自動化威脅的任務與不受影響的人類技能。
階段 3：職稱、職責範圍與薪資階梯 (Titles, Scope & Salaries)
- 確定職涯發展階梯 (Junior / Mid / Senior) 及各層級的決策權限，並附上附有來源的薪資表。
階段 4：個人適配性門檻 (Fit / No-Go Decision Gate)
- 一份明確的清單，標題為：「哪些人不適合這個專業？」以避免浪費數月在與學習者個人能力不符的領域。
階段 5：純淨累積時數計算機 (Hours-to-Employability)
- 確定達到就業準備狀態所需的總純淨小時數（分配：30% 理論，50% 實作，20% 專案），並根據學習者的時間轉換為週計畫。
階段 6：證照與能力證明矩陣 (Certifications vs Proof-of-Work)
- 列出公司要求的證照名稱，警告無用的商業證照，並說明免費的替代作品集要素。
階段 7：階段性路線圖 (Step-by-Step Curriculum)
- 建立從第 0 級（先決條件）經過第 1 級（基礎）、第 2 級（企業工具）到第 3 級（進階生產力）的漸進式路徑。
階段 8：100% 完全免費資源矩陣 (Free Resources Matrix)
- 為每個主題附加明確的免費參考資料連結（免費理論資源 + 互動式實作資源）。
階段 9：三個作品集專案里程碑 (Portfolio Milestones)
- 制定三個漸進式實作專案的規格：基礎專案、模擬公司業務案例的專案，以及完整的整合專案 (Capstone)。
階段 10：揭露技術面試真相與準備 (Technical Screening Reality)
- 揭露常見的技術篩選階段、履歷中的關鍵 ATS 關鍵字，並提供 5 個真實情境問題供練習。
4. 最終報告的強制性輸出
助手必須提交一份詳細且專業的繁體中文報告，包含以下項目：
- 學習者限制條件與目標設定表。
- 市場研究表，包含三個市場範圍的數據與薪資來源。
- 初階飽和度指標與人工智能對該角色的影響。
- 職稱、職責範圍與薪資階梯矩陣。
- 個人適配性門檻結論 (Fit / No-Go)。
- 純淨累積時數計算機與時間轉換計畫。
- 證照矩陣與能力證明標準 (Proof-of-Work)。
- 詳細的教育路線圖，從第 0 級到第 3 級。
- 100% 完全免費參考資料與來源表，附帶直接連結。
- 就業所需的三個作品集專案規格。
- 技術面試指南與常見模擬問題。
- 數據來源與參考資料記錄及查閱日期。
5. 建議的用戶快速啟動提示 (Quickstart Prompt)
請對以下領域應用職業學習路線圖協定：[所需領域，例如：網絡安全 / 數據科學 / 後端開發]
限制條件：
- 可用時間：[例如：每天 2 小時 / 每週 14 小時]
- 當前背景：[例如：完全從零開始 / 對 Python 有基本了解]
- 英語程度：[例如：閱讀良好，口說中等]
- 目標市場：[例如：沙烏地阿拉伯與海灣市場 / 遠端工作 Remote]
- 預算：$0（完全免費資源）
如需詳細方法論與完整標準，請參閱參考文件：references/CAREER_ROADMAP_PROTOCOL.md。