职业规划最容易写成"三年内升到主管"——这是结果，不是计划。真正能执行的规划，拆的是能力，不是头衔。用 AI 做职业发展规划，它的价值在于把一个模糊的目标岗位描述，拆成知识、技能、经验三层，再对照你的现状标出差距最大的三项，最后落成每周能做完的动作。规划能不能执行，看的是最后一层。
能力分三层，提升方式不同
知识是"需要知道的东西"：行业规则、技术原理、业务流程。技能是"能动手做的事"：写方案、做分析、带项目。经验是"经历过并能复用的判断"：处理过什么复杂情况、踩过什么坑。三层的提升方式完全不同：知识靠学，技能靠练，经验靠做。混在一起规划，就容易出现"学了很多却没长进"——学能解决的只是三层里最浅的那一层。
把目标岗位的职责描述丢给豆包或 DeepSeek，要求按三层输出能力清单。它给的清单要过一遍筛：删掉只有招聘方在意的术语，留下真正常用的。筛完的清单，才是你的规划底稿。
分清"会用"和"会做"
自我评估最容易失真的地方，是把会用当成会做。一条判断标准：有参照时能跑通，叫会用；换一个场景、换一份数据，没有教程也能自己设计方案并做出来，叫会做。
检验办法很直接：把做过的事换个场景重做一遍。能迁移的是会做，只能复现的是会用。让 AI 列出清单里"只跟着教程做过一次"的条目，这类描述会自动浮出来——它们通常正是你以为的强项。
让 AI 主持这种检验，有一个现成的提问框架：清单里每条能力后面加一句"请出三道题考我：一道考操作细节，一道考参数取舍，一道考异常处理"。三层都答得顺，才是会做；卡在第三层，说明你在标准流程内熟练，一遇偏离就慌。这个框架的好处是题目由它出、你只负责答，避免了自问自答时下意识放水。
差距要落成周计划
标出差距最大的三项之后，每项配一条提升路径。路径的写法有讲究：写"提升数据分析能力"没用，写"每周完成一个真实数据集的完整分析，含清洗、建模、结论三部分"才有用。判断标准是这条计划能不能在日历上占一个小时——占不上的，说明还没拆到可执行。
| 差距类型 | 每周动作 | 完成标准 | 常见卡点 |
|---|---|---|---|
| 知识缺口 | 精读一份行业资料，写出三条例证 | 能向别人讲清三个概念的区别 | 只收藏不读，用"以后看"糊过去 |
| 技能缺口 | 用一个真实场景完整练一次 | 换数据换场景仍能做出可用结果 | 只复现教程，一离开例子就卡住 |
| 经验缺口 | 每季度主动接一个没做过的复杂任务 | 事后能说清当时怎么判断、为什么 | 只接熟悉的活，错把重复当积累 |
用法：三条路径同时启动通常坚持不住，一次只推进一条，另外两条保持最低剂量。
季度回顾，别等年尾算总账
规划不是定完就完。每季度对照一次：计划的动作完成了多少？没完成是动作错了，还是没排进日程？方向错了就调，别硬扛着走完一年。用 AI 做年度复盘那篇的总结法适用：把每季度的完成度记在同一张表里，趋势比单点更有信息量。
计划有对内和对外两个面。向上级汇报成长、面试里讲能力，都要求把零散经历讲成对方听得懂的话，给合伙人的版本里"先结论后依据"的结构可以直接借。自我介绍里最该打磨的那句话，一句文案的方法同样适用：一句话说清你能替对方解决什么问题。
它帮不上的部分
AI 不了解你所在行业和城市的真实用人标准，涉及市场需求和薪资的排序只当线索，不当结论；晋升和机会受很多外部因素影响，规划能确保的是能力提升，不是职位。它也无法替你定义"你想要什么"——目标岗位选错，三层拆得再清楚也是白拆。动笔之前先想清楚：你想去的方向，是真的想去，还是别人说好？
职业规划速查
- 三层拆解：知识靠学、技能靠练、经验靠做
- 会用与会做的分界：换场景、没参照能否独立完成
- 计划要能落到周：每条能在日历上占一个小时
- 一次只推进一条路径，另外两条保持最低剂量
- 每季度对照一次，方向错了就调
- 不承诺结果：确保的是能力提升，不是职位
