Plan, design, and implement A/B tests and experiments with statistical rigor. Covers hypothesis frameworks, sample sizing, metrics, and result analysis.
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Aggregate skill gaps across all scored job applications, weigh them by lost match points, and build a prioritized study plan with real resources. Triggers: analizar mis gaps, plan de estudio, que me falta aprender, upskill, en que skills invertir, gaps de las postulaciones, heatmap de skills.
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実行スコア 未検証
インストール方法を見るインストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Detecta qué skills te están costando puntos de match en las ofertas reales y arma un plan de estudio priorizado. Adaptado del /upskill de MadsLorentzen/ai-job-search: en vez de un CSV, la evidencia sale del frontmatter y las secciones de las notas de 03-Aplicaciones/ del career workspace (rutas relativas al workspace: --workspace, env CAREER_WORKSPACE, o ./career-workspace/).
Argumento: $ARGUMENTS (vacío = modo agregado; URL o nota = modo targeted)
Este skill asume que la respuesta es estudiar. A veces no lo es: si la experiencia está en el perfil maestro pero no llega al CV, el plan de estudio manda al usuario a aprender meses lo que ya sabe.
En modo agregado con 10+ aplicaciones resueltas, lanzar primero el agente career-strategist (contexto fresco, read-only). Diagnostica el embudo completo y separa gap real de gap de presentación. Si el punto de fuga no es la etapa técnica, decílo antes del heatmap: el plan de estudio no es la palanca y conviene ir a /cv-tailor o /interview-prep.
Con menos de 10 resueltas, saltear: no hay volumen para un embudo y el propio agente lo va a rechazar. Seguí directo al modo agregado.
Recolectar evidencia. Grep de match_score: en 03-Aplicaciones/*.md (excluir _index; aceptar también el campo legacy score: de notas viejas). De cada nota leer: match_score, estado, perfil, y los gaps mencionados en las secciones "Match con mi perfil" / "Gaps reales" y los gaps reconocidos en ## Notas.
Canonicalizar. Unificar sinónimos antes de agregar ("AWS" = "Amazon Web Services"; "K8s" = "Kubernetes"; "GCP" = "Google Cloud"). Un término canónico por gap.
Ponderar. peso(gap) = Σ (100 - match_score)/100 sobre las notas que lo mencionan (la frecuencia queda implícita en la suma). Boost x1.5 por cada nota con estado: rechazado que lo mencione (señal real de mercado). Ofertas con score bajo exponen más gaps y pesan más.
Clasificar cada gap: [tooling] (frameworks, infra, CI/CD), [domain] (industria, arquitectura), [soft] (comunicación, liderazgo, idiomas), [credential] (títulos, certificaciones).
Heatmap. Ordenar por peso y cortar en Critical / High / Medium / Low por cuartiles (documentar los umbrales usados en el reporte). Mostrar el heatmap en el chat antes de seguir.
Plan de estudio solo para Critical y High (sumar Medium si hay menos de 5 gaps):
Reporte en 07-Recursos/Upskill - YYYY-MM-DD.md, previo approval del usuario sobre el heatmap:
tipo: upskill, fecha, aplicaciones_analizadas (número), perfiles (lista).07-Recursos/, sección "Desde el último reporte": gaps cerrados vs nuevos.No edita notas de aplicaciones, perfiles ni dashboard. Solo crea el reporte.
/job-upskill <url|nota>)detail del script que corresponda (.claude/skills/job-scrape/scripts/getonbrd_search.py o linkedin_search.py; si job-scrape no está instalado, WebFetch).01-Perfiles/ que corresponda: gaps solo de esa oferta, clasificados.07-Recursos/Upskill - YYYY-MM-DD - <Empresa>.md solo si el usuario lo pide (no llenar Recursos de reportes de una sola oferta).[credential] (ej. título universitario) se reportan pero no entran al plan de estudio salvo pedido explícito (son decisiones de otra escala, no items de estudio semanal).Reporte COMPLETE en 07-Recursos/. Retomar el pipeline con /job-aplicar en las ofertas abiertas, o /job-scrape para una corrida nueva apuntando a los gaps que ya se están cerrando. Si el career-strategist ubicó la fuga fuera de la etapa técnica, el siguiente paso es ese (/cv-tailor, /interview-prep o /job-search), no el plan de estudio.
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