/skill-scan — 高薪 × 可学 × AI 增强 的交集挖掘（核心）

核心方法（先读这条）

不搜"AI 高薪职业 Top10"那类水文——它们利益不中立，是卖课/培训机构的获客漏斗。 真正诚实的需求信号是 BOSS 直聘的真实在招岗位：某岗位在招、给得起价 = 有人真在花钱买这个能力； 岗位数涨=需求升，降=红海。再叠加你的能力画像，挑出"高薪 × 你学得动 × AI 时代仍要"三个圈的交集。

铁律

1. 主信源是真实招聘数据（BOSS adapter + 招聘趋势），"职业推荐"水文不作依据。
2. 绝不凭记忆。薪资量级、岗位热度、技能要求一律实时取（BOSS / 网页检索加年份）。
3. 每个岗位先过 AI 影响分类（ai-impact-taxonomy.md）：替代型直接劝退，只推增强 / 新生。
4. 每个岗位按用户起点算可学性（learnability-rubric.md），低于阈值不列为首选。
5. 按档位收敛（role-tiers.md）：别给 S0 推够不着的算法岗，别给 S3 推标注。
6. 任何带"培训/内推/包就业"的机会过反诈（anti-scam-rubric.md）。
7. 诚实标注 BOSS 数据边界：薪资数字被字体混淆（▯ 占位），只拿到量级；精确值要用户手动看详情页。
8. 详情页只读需用户点名：只读取用户明确选择的详情链接；用户可以从候选里选任意数量，也可以少选或不选。读取时保持低频顺序执行，只提取岗位标题、公司、薪资、地点/地址、JD/要求文本；不读取/保存 HR 信息，不点"立即沟通"，不做无选择的批量抓取。

流程