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skills_portfolio: Dict[str, float] = field(default_factory=dict) # 技能: 熟练度(0-1)"tier2": ["杭州", "南京", "苏州", "成都", "武汉", "西安", "重庆", "天津"],"tier3": ["长沙", "郑州", "青岛", "宁波", "东莞", "佛山", "合肥", "福州"],"scar

weaknesses.append(f"[严重]{gap.skill_name}: 差距{gap.absolute_gap:.1f}级")weaknesses.append(f"[重要]{gap.skill_name}: 差距{gap.absolute_gap:.1f}级")f"💪 中期规划提升{important_gaps[0].skill_name}，巩固核心竞争力"f"🚨 优先补齐{cr

基于时间序列分析（长时间无活动）+ 阈值判断（燃气泄漏），区分“正常 inactivity”与“危险异常”1. 制作“科技赋能养老”商业计划书（参考课程中“精益创业画布”），突出“低成本、易部署、多方共赢”优势。：预留MQTT/HTTP接口（替换模拟数据采集），支持接入真实智能硬件（如小米传感器、海康摄像头）与社区居委会合作试点（如选取10户独居老人免费试用），收集反馈优化功能（如增加“用药提醒”

但他感觉很累，不确定这些副业是否值得。他打开"副业收益追踪器"，输入各项副业的投入时间和收入，系统自动计算时薪，分析时间价值，并与他的本职工作时薪对比，给出"继续/调整/停止"的建议，同时生成可视化报表帮助他做决策。time_entries: List[TimeEntry] = field(default_factory=list) # 时间记录。skill_tags: List[SkillTag

f"预算: ¥{alloc['budget']} ({budget_pct:.1f}%) | ROI: {roi:.2f}")"keywords": ["机器学习", "深度学习", "NLP", "CV", "大模型"],"keywords": ["AWS", "Azure", "GCP", "容器", "微服务"],"required_skills": ["Python", "数学基础", "

"记者": {"types": ["推理", "情感"], "traits": ["好奇", "善于提问"], "skills": "信息搜集", "fit_for": "喜欢交流的玩家"},"杀手": {"types": ["阵营", "推理"], "traits": ["冷静", "果断"], "skills": "隐藏身份", "fit_for": "喜欢潜伏的玩家"},本工具根据玩家人数和

该工具能够根据用户的简历内容，自动生成针对性的面试问题，并通过AI模拟面试官进行实时问答训练，彻底颠覆传统"临时抱佛脚"的面试准备方式。f"{len(parsed_resume.projects)}个项目，{len(parsed_resume.skills)}项技能")logger.info(f" 解析结果: {parsed_resume.total_experience_years}年工作经验，

"skills": ["Python编程", "数据分析", "机器学习", "前端开发", "后端开发", "数据库", "云计算"]"skills": ["项目管理", "团队管理", "时间管理", "目标管理", "决策能力", "问题解决", "战略规划"]"skills": ["行业分析", "市场洞察", "产品思维", "商业模式", "商业分析", "财务管理", "市场营销"]

/ 每项可迁移技能+5分。`).join('') : '<div class="result-item">无缺失核心技能，可直接尝试转型！coreSkills: ['项目规划', '风险管控', '资源协调', '敏捷开发', ' stakeholder管理'],coreSkills: ['用户画像', '交互设计', '可用性测试', 'Figma/Sketch', '设计思维'],coreSk