不是猜，是算
AI Advisor 拿到的是你的真实测评得分和工作经历，不是一段模糊的自我介绍。
多轮对话，追到细节
你问「先补 Python 还是先投产品岗」，它会看你 RIASEC 企业型得分和简历里的技术经历再回答——不会给一个两边都对的模板答案。
四类测评 + 简历，全部读取
RIASEC 兴趣结构、大五人格、价值观排序、技能标签，加上简历里的项目经历——它知道你偏社会型还是研究型，做过 3 年市场还是 5 年开发。
给步骤，不只给方向
不止说「适合做产品经理」，还列出：先学哪门课补用户研究能力、先投哪类公司成功率更高、简历里哪段经历该重点突出。
三步开始
建档案、提问题、拿建议。20 分钟以内。
建立职业档案
完成 RIASEC 兴趣测评和大五人格测评；如需更完整画像，再上传并解析简历。系统会生成一份结构化能力画像，作为后续分析的数据基础。
提出你的问题
方向类的（「我适合转产品经理吗」）或执行类的（「接下来 3 个月先做什么」）都行。问得越具体，答得越有用。
拿到行动计划
AI 结合你的测评数据和经历给出分析：技能补齐顺序、学习资源推荐、投递策略。有疑问可以继续追问。
你会拿到什么
基于具体得分和经历的方向判断，不是「你很有潜力」的空话
明确的技能提升顺序——「先补用户研究，再补数据分析，第三步考虑 SQL」
转岗、求职场景下的决策支持：转还是不转、先投哪类公司、简历怎么改
建议随你的档案更新而更新——补充新经历或新测评后，分析结果会同步调整
10 分钟测评，换一份有数据支撑的建议
完成 RIASEC 测评后，AI Advisor 即可开始分析
做完测评，AI Advisor 就能读取你的兴趣结构和简历数据，给出个性化的职业分析。