这是一个结合创新思维与战略管理的职业技能学习路径规划程序，通过模块化设计实现目标岗位匹配、技能评估、资源推荐和进度提醒功能。以下是完整实现：
import datetime
from typing import Dict, List, Tuple
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资源管理模块：存储岗位技能与学习资源
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TARGET_RESOURCES = {
"AI工程师": {
"初级": {
"技能要求": ["Python基础", "线性代数", "概率论", "机器学习入门"],
"资源": {
"课程": ["Coursera《机器学习》（Andrew Ng）", "B站《Python数据分析》"],
"书籍": ["《机器学习实战》", "《统计学习方法》（李航）"],
"项目": ["Kaggle泰坦尼克号生存预测", "房价预测线性回归项目"]
},
"周期": "3个月"
},
"中级": {
"技能要求": ["TensorFlow/PyTorch", "神经网络", "数据预处理", "模型评估"],
"资源": {
"课程": ["Udacity《深度学习纳米学位》", "Fast.ai实践课程"],
"书籍": ["《深度学习》（花书）", "《动手学深度学习》"],
"项目": ["图像分类CNN项目", "NLP情感分析项目"]
},
"周期": "4个月"
},
"高级": {
"技能要求": ["模型优化", "分布式训练", "MLOps", "论文复现"],
"资源": {
"课程": ["Coursera《Machine Learning System Design》", "MIT《深度学习》"],
"书籍": ["《机器学习系统设计》", "《深入理解Transformer》"],
"项目": ["工业级推荐系统", "大模型微调项目"]
},
"周期": "6个月"
}
},
"产品经理": {
"初级": {
"技能要求": ["需求分析", "原型设计", "用户调研", "PRD撰写"],
"资源": {
"课程": ["网易云课堂《产品经理入门》", "三节课《产品思维》"],
"书籍": ["《启示录》", "《用户体验要素》"],
"项目": ["校园APP需求文档", "模拟产品迭代计划"]
},
"周期": "2个月"
}
可扩展其他岗位...
}
}
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输入处理模块：获取用户需求
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def get_user_input() -> Tuple[str, str]:
"""获取用户输入的目标岗位和当前技能阶段"""
target_job = input("请输入目标岗位（如AI工程师）：").strip()
current_level = input("请输入当前技能阶段（入门/初级/中级/高级）：").strip()
return target_job, current_level
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验证模块：检查输入有效性
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def validate_input(target_job: str, current_level: str) -> bool:
"""验证目标岗位是否存在、阶段是否有效"""
if target_job not in TARGET_RESOURCES:
print(f"错误：暂不支持{target_job}岗位，可选岗位：{list(TARGET_RESOURCES.keys())}")
return False
valid_levels = ["入门", "初级", "中级", "高级"]
if current_level not in valid_levels:
print(f"错误：阶段需为{valid_levels}之一")
return False
return True
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技能评估模块：匹配学习阶段
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def assess_learning_phase(target_job: str, current_level: str) -> str:
"""根据当前阶段确定下一个学习目标阶段"""
phase_order = ["入门", "初级", "中级", "高级"]
current_idx = phase_order.index(current_level)
next_idx = min(current_idx + 1, len(phase_order) - 1) # 最高到高级
return phase_order[next_idx] if current_idx < len(phase_order)-1 else "已达标"
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路径推荐模块：生成学习资源清单
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def recommend_learning_path(target_job: str, next_phase: str) -> Dict:
"""根据岗位和目标阶段推荐资源"""
if next_phase == "已达标":
return {"提示": f"恭喜！您已达到{target_job}高级阶段"}
return TARGET_RESOURCES[target_job][next_phase]
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进度提醒模块：设置学习计划提醒
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def set_learning_reminder(phase_resources: Dict, next_phase: str):
"""生成进度提醒（模拟每日/周任务）"""
if next_phase == "已达标":
return
start_date = datetime.date.today()
end_date = start_date + datetime.timedelta(days=30*int(phase_resources["周期"].split("月")[0]))
print(f"\n📅 学习周期：{phase_resources['周期']}（{start_date}至{end_date}）")
print("⏰ 每日提醒：")
print(f"1. 完成1节{phase_resources['资源']['课程'][0]}课程")
print(f"2. 阅读10页{phase_resources['资源']['书籍'][0]}")
print(f"3. 推进{phase_resources['资源']['项目'][0]}的1个小模块")
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主程序：整合流程
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def main():
print("=== 职业技能学习路径规划程序 ===")
target_job, current_level = get_user_input()
if not validate_input(target_job, current_level):
return
next_phase = assess_learning_phase(target_job, current_level)
print(f"\n🎯 目标岗位：{target_job} | 当前阶段：{current_level} | 下一阶段：{next_phase}")
phase_resources = recommend_learning_path(target_job, next_phase)
if "提示" in phase_resources:
print(phase_resources["提示"])
return
输出推荐资源
print("\n📚 推荐学习资源：")
print(f"• 技能要求：{', '.join(phase_resources['技能要求'])}")
print(f"• 课程：{', '.join(phase_resources['资源']['课程'])}")
print(f"• 书籍：{', '.join(phase_resources['资源']['书籍'])}")
print(f"• 项目：{', '.join(phase_resources['资源']['项目'])}")
设置提醒
set_learning_reminder(phase_resources, next_phase)
if name == "main":
main()
README文件（使用Markdown）
职业技能学习路径规划程序
项目简介
基于创新思维与战略管理的**路径规划理论**，通过模块化设计实现「目标岗位-技能评估-资源推荐-进度提醒」闭环，帮助用户系统化提升职业技能。
安装步骤
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安装Python 3.8+
-
下载`career_path_planner.py`文件
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无需额外依赖（使用标准库）
使用说明
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运行程序：`python career_path_planner.py`
-
输入目标岗位（如`AI工程师`）
-
输入当前技能阶段（`入门`/`初级`/`中级`/`高级`）
-
查看推荐资源和进度提醒
模块说明
| 模块 | 功能 |
|---------------|--------------------------|
| 资源管理 | 存储岗位技能与学习资源 |
| 输入处理 | 获取用户目标与当前阶段 |
| 技能评估 | 匹配下一阶段学习目标 |
| 路径推荐 | 生成课程/书籍/项目清单 |
| 进度提醒 | 制定学习计划与周期 |
扩展指南
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新增岗位：在`TARGET_RESOURCES`中添加岗位键，按阶段填充资源
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自定义提醒：修改`set_learning_reminder`函数的提醒逻辑
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集成通知：可扩展邮件/钉钉提醒（需添加`smtplib`等库）
核心知识点卡片
- 路径规划理论
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描述：将职业成长拆解为「入门-初级-中级-高级」阶段，每个阶段聚焦核心技能突破
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应用：程序中通过
"assess_learning_phase"函数实现阶段递进
- 技能-资源映射
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描述：用字典结构关联「技能要求」与「课程/书籍/项目」资源
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应用：
"TARGET_RESOURCES"存储岗位的阶段化资源池
- 模块化设计
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描述：将功能拆分为独立函数（输入、验证、推荐、提醒），提升复用性
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应用：每个函数专注单一职责（如
"validate_input"仅做输入校验）
- 进度可视化
- 描述：通过
"datetime"计算学习周期，用文字模拟每日任务提醒
- 应用：
"set_learning_reminder"生成可执行的计划清单
使用说明
- 运行程序后，按提示输入目标岗位（如
"AI工程师"）和当前阶段（如
"入门"）；
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程序会自动推荐下一阶段的学习资源（如初级阶段的课程/书籍/项目）；
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输出包含学习周期（如3个月）和每日提醒任务；
-
若输入阶段为
"高级"，会提示「已达标」。
该程序通过阶段化拆解和资源精准匹配，将创新思维中的「目标导向」与战略管理的「路径落地」结合，帮助用户避免学习碎片化。可根据需求扩展更多岗位（如产品经理、数据分析师）的资源库。
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