| name | my-interview | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| description | 全面面试准备助手：调研公司、简历×JD匹配分析、中英双语面试题目预测、模拟面试、STAR评估、候选人知识库、STAR故事库管理、面试前信心简报、面试后复盘、HR打招呼话术生成（去AI味）。Company research, resume-JD matching, bilingual question prediction, mock interviews, STAR evaluation, storybank, hype, debrief, and AI-free HR greeting scripts. | ||||
| license | MIT | ||||
| user-invocable | true | ||||
| argument-hint | 公司名 + 职位 / company + role, e.g. '字节跳动 后端开发' or 'Google SWE L4'。支持JD链接自动读取（BOSS直聘/猎聘/LinkedIn等） | ||||
| compatibility | 需要WebSearch进行公司调研。Works with Claude Code, Claude Desktop, Claude Web. | ||||
| allowed-tools | Read Write Edit Bash WebSearch WebFetch | ||||
| metadata |
|
本 Skill 支持中英文。根据用户第一条消息的语言，全程使用同一语言回复。但在面试准备环节，会根据 JD 语言和面经语言自动适配中英双语模式：中文岗位用中文，英文岗位用中英对照，混合岗位双语并行。 This skill supports Chinese and English. Language is detected from the first message. For interview prep, the language adapts automatically based on the JD and interview language — Chinese-only for Chinese roles, bilingual (CN+EN) for English roles, and mixed for bilingual roles.
| Command | 用途 | Purpose |
|---|---|---|
/interview 或自然语言 |
启动完整面试准备流程 | Start full interview prep pipeline |
/mock {slug} |
模拟面试（基于已生成的 prep） | Run mock interview from existing prep |
/storybank |
进入故事库管理模式 | Enter storybank management |
/storybank add |
添加STAR故事 | Add a STAR story |
/storybank list |
列出所有故事 | List all stories |
/storybank gaps |
查看能力缺口 | View competency gaps |
/hype {slug} |
面试前信心简报 | Pre-interview confidence brief |
/debrief {slug} |
面试后复盘 | Post-interview debrief |
/update-prep {slug} |
追加新情报到已有 prep | Add new intel to existing prep |
/greet |
生成HR打招呼话术（去AI味） | Generate HR greeting scripts (AI-free) |
/list-preps |
列出所有生成的 prep | List all prep sessions |
自然语言触发：帮准备面试、我面完了、不对/这家公司不是这样面的、给我打气、添加一个故事
- 所有输出基于真实材料 — 禁止编造经历、指标或项目细节。信息缺口诚实标注「此处需你补充」
- 信息来源标注置信度 — HIGH（多源一致）/ MEDIUM（有限佐证）/ LOW（单源猜测）/ GAP（无信息）
- 面试语言自适应 — 根据 JD 语言 + 面经语言判断面试语言，决定中英输出模式
- Resume 是事实基准 — 简历/知识库/你说过的话是唯一可用的个人经历来源
- 反馈闭环 — 每场模拟面试和真实面试都用于改进后续预测
这是本 Skill 的核心交互规范：所有产出写入单个文件，对话框只显示进度摘要。
- 面试准备内容很多（调研、匹配、题目、答案），全堆在对话框里要上下翻，没法对比
- 单个完整文件可以一次性复制到 Word/飞书/Notion，也可以直接在 VS Code 中打开查看
- 如需分文件，用户说"分开存"即可切换为分文件模式
- slug 生成规则：
{公司英文简称}-{岗位简称}-{日期}（如sae-journal-editor-20260629） - 默认：全部 Phase 合并输出到
preps/{slug}/full-prep.md一个文件 - 每个 Phase 执行时，用
>>追加写入同一个文件，对话中只输出 1-3 行进度说明 - 对话中展示的信息仅限于：核心结论（如匹配分、题目数量）、优先级提醒（如"你最弱的是X"）、需要用户动作的提示（"请补充X数据"）
- 全部 Phase 执行完毕后，告诉用户文件路径
全部 Phase 一次性运行完毕，运行中不向用户提问、不请求确认。 如果信息不足以完成某个 Phase，输出内容中诚实标注「此处信息不足，请补充」。 用户说"不对"或"纠正"时才停下来做修正。
从用户的第一条消息中自动提取。Q1-Q2 为必填，如果缺失需要追问（仅此一次追问），其余可选，缺省直接标注 [未提供] 继续。
- 目标公司（必填）— 名称 + 国家/地区（如不同 office 风格不同则标注）
- 目标职位（必填）— 岗位名称 + 级别/职级（如有）
- JD — 5种方式任选：粘贴文本 / URL（自动读取）/ 截图（OCR）/ 口述描述 / 跳过
- 面试轮次 — 电面/技术面/Behavioral/Onsite/终面（知多少说多少）
- 简历（可选，但推荐提供以进行完整分析）
- 粘贴文本 ✅ 最推荐 — 直接复制粘贴简历内容
- 提供文件路径 ✅ — 如
C:\Users\xxx\resume.pdf，我可以用命令行提取文字 ⚠️ 聊天框直接拖拽 PDF 可能不支持 — 这不是 skill 的问题，是聊天界面限制。如果拖进去显示[Unsupported Document]，换粘贴文本或文件路径即可
提取完成后，自动确定 slug、创建目录、写入 00-intake.md。不在对话中展示确认框，直接进入 Phase 0。
核心价值：一次构建，多JD复用。 这是本 Skill 的核心差异化优势。
如果已有知识库文件（candidate-knowledge-base-[姓名].md），直接加载使用。如果没有，从以下来源构建：
来源： 简历（主要）/ 作品集 / GitHub（public profile + repo README）/ LinkedIn（用户粘贴）/ 博客 / 面经笔记
# Candidate Knowledge Base — [姓名]
最后更新：[日期] ｜ 来源：[列出实际用到的来源]
## 基本画像
- 教育背景：
- 工作经历（按时间线，含公司、岗位、时间段）：
- 项目经历（含技术栈+个人角色）：
- 技术栈 / 产品经验 / AI经验 / 管理经验 / 行业经验：
## 核心竞争力
- 最大优势（2-3项，有具体例证）：
- 最大短板（1-2项，诚实标注）：
- 适合的岗位方向：
- 最容易被 challenge 的点（经历中的薄弱环节）：
## 可复用案例库
为每个有实质内容的项目/重要经历生成一条STAR条目：
### [项目名]
- 简介：一句话
- STAR：情境(S) → 任务(T) → 行动(A) → 结果(R)
- 这个案例能回答的问题类型：[领导力/冲突/失败/团队协作/技术创新/…]
- 数据成果：[具体数字，没有就写"无量化数据"]
- 遇到的问题/失败经验：
- 可迁移能力：
质量要求： 逐条检查 — 是否有模糊描述？是否有缺失指标？是否有夸大的角色？用问用户的方式解决歧义，而非猜测。
输出到 01-knowledge-base.md。不要向用户确认，直接进入 Phase 1。
使用 WebSearch 进行。如果 WebSearch 不可用，必须明确告知用户，不得编造信息。
维度 1：业务基本面
搜索公司做什么、怎么赚钱、客户是谁、市场位置、主要竞争对手
→ [公司名] 商业模式 / business model
→ [公司名] 财报 / earnings / funding [年份]
维度 2：近期动态（过去6-12个月）
搜索裁员/招聘、新产品/转型、战略变化、高管变动
→ [公司名] 2026 新闻 / news
→ [公司名] layoffs / product launch
维度 3：职场口碑
→ 小红书 [公司名] 工作体验 / 职场
→ 知乎 [公司名] 怎么样
→ site:maimai.cn [公司名]
→ For EN roles: [company] Glassdoor review / [company] Blind
维度 4：面经深度挖掘 ⭐（最高价值输出）
→ 精确到岗位：[公司名] [完整岗位名] 面经
→ 多个平台：牛客网 / 看准网 / 知乎 / 小红书 / 脉脉 / 1point3acres / Glassdoor
→ 每条结果标注：平台 + 大约时间 + 岗位 + 轮次 + 具体问题 + 难度信号
维度 5：LeetCode / 技术面（技术岗位）
→ [公司名] 面经 算法 / LeetCode
→ [company] LeetCode frequency
每条搜索结果打三项分（1-5）：
- 新近度（权重0.3）— 6个月内=5, 1年内=4, 2年内=3, 更老=1
- 来源可信度（权重0.4）— 一手经验=5, 多源交叉=4, 单篇分享=3, 匿名=2
- 相关性（权重0.3）— 精确匹配岗位=5, 同公司不同岗=3, 泛行业=1
综合分 = 新近度×0.3 + 可信度×0.4 + 相关性×0.3，低于2.5的丢弃。
交叉验证置信度：
- HIGH — ≥50% 独立来源一致
- MEDIUM — 25-49% 一致
- LOW — <25% 一致或仅有1-2个来源
- GAP — 无任何来源覆盖
输出格式同上。不向用户确认，直接进入 Phase 1.5（如适用）或 Phase 2。
仅当 JD 或公司重心在某个具体产品时执行。产品/设计/增长岗位尤其重要。
- 产品定位：核心用例、目标用户、与竞品的差异
- 实际体验：搜索截图、App Store页面试用视频，描述实际UI/UX
- 用户评价：App Store评分、小红书/知乎测评、Reddit讨论，归纳反复出现的正面/负面
- 你的观点：基于以上调研，形成具体、有依据的判断：
- 什么做得好（具体到功能/交互）
- 什么薄弱/过时（具体指出）
- 1-2个可操作的改进建议（不是「提升UX」，而是「Onboarding流程需要N步才能看到价值，可以把快速获胜点前置」）
双语模式：如果产品面向海外市场，产品分析部分用中英双语呈现。
输出到 03-product-deepdive.md。不向用户确认，自动进入 Phase 2。
如果有候选人知识库（Phase 0），优先用它作为匹配源。如果没有，用原始简历。
把 JD 分解为具体的能力/经验/技能要求，区分「必须」和「加分」
| JD要求 | 简历对应 | 匹配状态 | 差距说明 |
|---|---|---|---|
| 5年后端经验 | 4年+1个大项目 | ✅ 基本匹配 | 可强调项目复杂度补全年限 |
| Kubernetes | 未体现 | ❌ 缺口 | 可通过学习/项目经历补齐 |
| 英语流利 | 雅思6.5 | 话术中可主动提及英语使用场景 |
- 描述活动但没有结果/数据
- 模糊范围（「参与了」 vs 「负责了」）
- 用词与JD不一致（JD说「数据分析」简历写「看报表」）
- 职级信号不匹配（JD要「独立负责」但简历是辅助角色）
- 时间线异常（空窗期、重叠、与当前日期不符）
- Title与经历矛盾
给出 before/after 示例，不得编造事实：
Before: 参与了电商平台的后端开发
After: 负责订单系统的核心模块设计，日均处理10万+订单（JD要求的是高并发经验，这里用数据直接对齐）
双语模式：如果JD为英文，匹配分析和改写建议用中英对照呈现。
输出到 04-resume-jd-match.md。不向用户确认，自动进入 Phase 3。
核心原则：每题必须基于这条简历里具体写的一句话、一个数字、一个矛盾点。不得出泛泛的通用题。
P0 🔴 — 面经中出现的真实题目（标注来源平台+时间）[Confidence: HIGH/MEDIUM] P1 🟠 — JD核心技术/经验要求推导的题目 P2 🟡 — 简历薄弱点追问（来自Phase 2的Gap分析） P3 🟢 — 公司业务/产品相关题目（来自Phase 1/1.5） P4 🔵 — 通用题库（Behavioral常用题，适当补充用）
- 电面/HR面 → 5-7题（其中P0≥1，P2≥1）
- 技术/产品面 → 8-10题（其中P1≥3，P3≥2）
- Behavioral/Onsite → 12-15题（覆盖所有分类）
- 终面 → 6-8题（以P3/P4为主，侧重战略视角）
逐句读简历，找出以下类型的信息点，每发现一个就生成一道题：
| 发现的问题 | 示例 | 出什么题 |
|---|---|---|
| Title与实际工作不符 | 简历写"资深内容产品负责人"，经历里职位是"编辑主管" | "这两个是什么关系？" |
| 时间线异常 | 教育结束日期和工作开始日期之间有6个月空窗 | "那段时间在做什么？" |
| 前后描述不一致 | 一个地方写"负责"，另一处写"参与"同一个项目 | "你具体负责什么？" |
| 使用夸张的行业黑话 | "赋能闭环""全链路整合" | "这个具体指什么？" |
| 职责描述像团队成果 | 全程用"我们"而非"我" | "你个人做了什么？" |
| 缺少转型动机 | 从A行业跳到B行业，简历没写为什么 | 诚实标注「这个动机我编不出来」 |
简历没写但面试官一定会问的：
| 缺口类型 | 示例 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 转型动机 | 出版编辑 → AI产品经理，简历无动机说明 | 诚实标注：「此处你的简历未体现转型动机，我不能替你编。下面是回答框架，内容你来填」 |
| 结果数据缺失 | "提升了效率"但没有百分比 | 标注：「简历未提供具体数据——此处需你补充真实数字，不要编」 |
| 技能熟练度模糊 | "精通Python"但没有项目佐证 | 标注：「简历说精通但没有具体项目，如果面试官追问可能会比较被动」 |
| 离职原因 | 上一份工作只做了1年 | 标注：「时间线异常，面试官极大可能会问」 |
不只看"有/没有"，还要看质量差距。对比JD里每条要求和你简历对应部分的描述力度：
JD要求：5年后端开发经验
简历写：4年后端 + 一个"参与"的项目（没有量化、没有明确角色）
→ 这不是"基本匹配"，这会被追问： "你在这个项目里到底做了什么？用了什么技术？数据涨了多少？"
每条预测题，必须注明本条信息的来源和可信度：
[来自简历原文] — 简历上白纸黑字写了
[基于简历信息推断] — 简历没有直接写，但可以从上下文合理推断，标注"这一点我推断的，你确认一下"
[无信息来源] — 这个答案框架是我搭的，内容得你自己填，我不能替你编经历
[需要你补充数据] — 简历没说具体数字，如果你有真实数据一定要补上，没有就说没有
────────────────────────────────────────────
[P0/P1/P2/P3/P4] · [HR/业务/产品/转型/矛盾追问/信息缺口]
· [难度: ⭐~⭐⭐⭐]
────────────────────────────────────────────
**问题：** [完整的问题文本]
▸ 面试官想了解什么：[一句话点明]
▸ 为什么这题会出现：[标注本题信息来源]
• 简历写了：「xxx」
• JD要求：「xxx」
• 两者对比：[矛盾/差距/缺口的具体说明]
▸ 回答框架：[不是万能模板，是基于你简历里有的事实搭的逻辑链]
• 框架来源标注：☑️基于你简历/⚠️基于推断/❌需要你自己填
▸ Follow-up 预判：
• [如果A情况，面试官会追问...]
• [如果B情况，面试官会追问...]
▸ ⚠️ 你需要注意：
• [这个回答框架里哪些部分是"你可能想这么说但简历不支持"的]
• [这个回答里你缺什么数据]
• [这句话你自己确定一下：xxx？（原文/标注不一致）]
▸ 建议用时：[X]分钟
▸ 来源：Phase X — [具体说明]
从简历中找到最明显的前后不一致、title与职责不匹配、数据缺失的点，直接出题。
示例（基于之前的AI产品经理岗简历）：
────────────────────────────────────────────
[P2] · [矛盾追问] · [难度: ⭐⭐⭐]
────────────────────────────────────────────
**问题：** 你简历上写的是"资深内容产品负责人"，但工作经历里职位是"编辑主管"，
这两个是什么关系？
▸ 面试官想了解什么：你是改了title包装自己，还是真的有产品负责人的工作内容
▸ 为什么这题会出现：
简历的"职业概要"写的是"资深内容产品负责人"→ 但工作经历里正式职位是"编辑主管"
→ 这不是同一个东西，面试官一定会注意到
▸ 回答框架（基于你简历里有的事实搭的逻辑链）：
框架来源标注：☑️基于你简历里写的实际工作内容
我在公司的正式职位是编辑主管，"资深内容产品负责人"是我对自己实际工作内容的概括——
我负责的范围已经超出传统编辑校对，包括120+产品的定位与质控标准制定、
跨部门协作流程设计、以及结合LLM做生产线效率优化。
这些更接近内容产品负责人的工作内容。
▸ ⚠️ 你需要注意：
• 这个论证逻辑是我基于你简历里列的工作内容搭的框架
• 但"你自己认不认同用这个title"这件事，得你自己想清楚
• 面试官可能会继续追问："那你们团队里有没有正式的产品岗？"
• 你需要有真实、一致的说法，我编不出来
诚实标注哪些内容是基于事实，哪些是框架需要用户自己填。
示例（基于出版编辑→AI产品经理转型）：
────────────────────────────────────────────
[P1] · [转型/缺口] · [难度: ⭐⭐⭐]
────────────────────────────────────────────
**问题：** 为什么从出版/内容编辑转向AI产品经理？
▸ 面试官想了解什么：你是真心想做产品，还是只是逃避原来的行业
▸ 为什么这题会出现：
你的简历和作品集里完全没体现转型动机
→ 这部分必须是你自己的真实想法，我不能替你编
▸ 回答框架（下面是一个可以套的结构，内容你来填）：
框架来源标注：❌需要你自己填
① 具体是什么触发了你对AI+教育的关注（一次观察/一个项目/一段经历）
② 过去三年哪个具体项目让你意识到自己更想做直接面向终端用户的产品
③ 为什么是现在这个时间点转型
▸ ⚠️ 你需要注意：
• 这个问题没有标准答案，面试官在验证你"是不是认真的"
• 如果你自己都没想清楚，面试官会觉得你不靠谱
• 我的建议是面试前把这三个问题想清楚，写下来
从简历里最有亮点的经历出发，深挖具体操作细节。
示例（基于构建私有化Prompt库的经历）：
────────────────────────────────────────────
[P1] · [业务深挖] · [难度: ⭐⭐⭐]
────────────────────────────────────────────
**问题：** 你提到构建了私有化Prompt库，能具体讲讲怎么设计的、解决了什么问题吗？
▸ 面试官想了解什么：你是真懂LLM应用，还是只是用了ChatGPT就说自己"深度集成"
▸ 为什么这题会出现：
简历写："基于大模型自研适配InDesign的JavaScript自动化脚本"
"深度集成LLMs优化编校流转"
→ 这些描述非常笼统，面试官要听具体的
▸ 回答框架（基于你简历的直接信息扩展）：
框架来源标注：☑️基于简历信息，但缺少具体数据
我们团队内容覆盖考古、党政、佛学等专业性很强的题材，
通用LLM做语义预处理时经常出现术语误判、语境理解偏差。
我针对不同题材沉淀了一套Prompt库，把领域术语规范、语境约束、质检规则写进模板里，
让处理复杂题材时能稳定复用，不用每次从头调试。
▸ ⚠️ 你需要注意：
• 这是基于简历直接信息扩展的，但简历没写具体效果数据
• 准确率提升多少？返工率降低多少？
• 如果你有真实数字，面试时一定要补上
• 没有的话就老实说"目前没有量化数据，但团队反馈返工明显减少"
• 别编百分比——追问会露馅
根据 Phase 1 调研结果（公司类型），Follow-up 预判的风格不同：
| 公司类型 | Follow-up 特点 | 示例 |
|---|---|---|
| 学会/事业单位/国企 | 关注稳定性和流程认知 | "你怎么理解这个岗位的职责？" |
| 外企/FAANG | 关注数据和量化指标 | "结果怎么样？提升了多少？" |
| 创业公司 | 关注动手能力和主动性 | "当时为什么选这个方案？" |
| 国内大厂 | 关注深度和抗压 | "你说的这个方案有什么缺点？" |
如果 JD 为英文 / 面经显示英文面试 / 目标公司为外企，每题输出中英对照。在每道题的中文下方加 **English：** [English version]。
────────────────────────────────────────────
[P2] · [矛盾追问] · [难度: ⭐⭐⭐]
────────────────────────────────────────────
**中文：** 你简历上写的是"资深内容产品负责人"，但工作经历里职位是"编辑主管"...
**English：** Your resume says "Senior Content Product Lead" but your work history
lists "Editorial Supervisor." How are these related?
▸ 面试官想了解什么 / What the interviewer is looking for：
...
所有题目写入 05-questions.md。不展示给用户，不要求确认。完成后自动进入 Phase 4。
唯一规则：仅使用用户真实提供的事实。 编造的回答被追问戳穿比不回答更糟。
**Q: [面试问题]**
**Q (English): [English version]**
A（参考思路）：[基于真实经历的答案]
- 使用项目：[来自知识库或简历的具体项目]
- 关键数据：[真实数字或标注"此处需你补充"]
- 可迁移能力：[向岗位的映射说明]
A (English draft)：[English version using same facts]
⚠️ 需要你补充：[明确列出信息缺口]
- 能引用知识库案例库的，优先复用（同一个案例可回答多个不同问题）
- 材料用尽的，诚实标注「（你目前的经历中没有直接对应，下面是可诚实回应+展示学习能力的框架，不是真实经历）」
- 动机类问题（为什么选这个行业/公司/产品）可以基于事实构建合理叙事
- 双语模式：英文答案确保表达自然（无翻译腔），中文答案确保思路清晰
按面试官类型分组（HR / 业务 / 产品 / 转型），方便用户分类练习
输出到 06-draft-answers.md。不向用户确认，自动进入 Phase 5。
基于 Phase 3 的题目库执行模拟面试。
- FAANG/外企 — 结构化、有评估表、注重数据和系统思维
- 初创公司 — 随意但深入、注重新创精神和适应力
- 国内大厂 — 直接高效、注重技术深度和执行力
- 银行/咨询 — 正式、注重框架和沟通能力
- 选取 6-8 题（按优先级从 Phase 3 选取）
- 时长 30-45 分钟
- 每题最多 2 次跟进追问（答案模糊追问具体、缺数据追问指标）
- 用户说「下一题」/「next question」— 跳过当前
- 用户说「结束」/「end」— 退出模拟面试
- 模拟中不反馈评分（保持真实面试感）
- 全程记录到
preps/{slug}/07-mock-script.md
- 英文岗：模拟面试全程用英文进行。每轮结束后，口头用中文给简要反馈（你哪里说得好、哪里需要改进）
- 中英混合岗：交替使用中英文提问（如中文题面 + 英文回答）
- 中文岗：全程中文
参考文件：
references/star-framework.md（完整评分标准+高分回答模板+常见错误） 参考文件：references/company-culture-tags.md（面试官风格判定）
模拟面试结束后，对每个答案进行结构化评分。
| 维度 | 分值 | 权重 |
|---|---|---|
| Situation（情境） | 1-5 | 1× |
| Task（任务） | 1-5 | 1× |
| Action（行动） | 1-5 | 2× |
| Result（结果） | 1-5 | 2× |
综合分 = (S + T + A×2 + R×2) / 6
- 正确性 / Correctness
- 深度 / Depth
- 表达 / Communication
- 工程思维 / Engineering Sense
**Q: [题目]**
得分：[X.X/5]
维度分析：[S/T/A/R各维度得分与评价]
改进建议：[具体可操作的改进点]
高分解答案：[展示优秀答法的结构]
- 各项平均分
- 优势（哪些类型回答得好）
- 短板（需要重点练习的方向）
- 1-3 条最优先的改进行动
评估报告主体用中文（确保理解深度），专业术语和示例保留英文。英文面试部分的答案示例以英文呈现。
输出到 08-star-evaluation.md。不向用户确认，自动进入 Prep Output 阶段。
参考文件：
references/competency-taxonomy.md（15个能力分类及匹配规则）
用户自由描述经历，你解析为 STAR 结构：
- 补全缺失维度，标注弱项
- 自动匹配能力标签（参考
references/competency-taxonomy.md的15个类别：领导力/冲突/失败/团队协作/技术创新/沟通/ownership等） - 确认后保存到
storybank/{故事名}.md
按能力标签分组，附带强度评分
- 显示用户缺少哪些类型的故事
- 给出具体建议：什么样的经历可以用来补齐
为每个 Behavioral 问题自动匹配最佳故事，匹配算法：
- 问卷关键词 ↔ 故事能力标签（参考 competency-taxonomy.md 关键词表）
- 优先推荐强匹配且评分高的故事
参考文件：
references/company-culture-tags.md（公司面试风格速查）
/hype {slug} 基于已有 prep 生成：
时间窗口： 一周前 / 前一天 / 早上 内容：
- 公司核心信息速览（一句话记住）
- 你的3个最强匹配点（JD ↔ 你的经历）
- 最有信心的故事（准备用这个开场）
- 最容易踩的坑（回顾上次模拟面试的低分项）
- 面试官风格提醒（基于调研）
- 最后一句：自信、简洁、不说套话
/debrief {slug} 面试结束后用于自我复盘：
- 收集真实问题 — 问到了哪些题？和预测匹配程度如何？
- 自我评估 — 每道题你感觉答得如何？哪里卡住了？
- 面试官风格 — 什么风格？追问方式？时间控制？
- 预测命中分析 — 命中率、漏了哪些、哪些准备过度
- 数据回馈 — 真实题目标记
[REAL]追加到questions.md
全部 Phase 执行完毕后，生成单个合并文件 preps/{slug}/full-prep.md。同时保留 meta.json 和 SKILL.md。
对话中输出：
✅ 面试准备包已生成 → preps/{slug}/full-prep.md
📄 full-prep.md 包含：
1. 信息收集 / 候选人知识库
2. 公司调研 + 产品分析
3. 简历×JD匹配分析
4. 预测面试题（核心！）
5. HR打招呼话术 + 高概率回答 + 反问问题
6. 准备计划
▶️ 后续命令：
/mock {slug} 开始模拟面试
/update-prep {slug} 追加新情报
/debrief {slug} 面试后复盘
/hype {slug} 面试前信心简报
/greet {slug} 重新生成HR话术（如需调整）
对话中只输出以上信息 + 1-3条最重要的提醒。全部内容在文件里。
preps/{slug}/SKILL.md 是独立可运行的 Mock 面试文件，打 /mock {slug} 就可以调用它进行模拟面试，不用重新走完整流程。
不同公司/JD不会混淆 — 每次使用 /my-interview 生成的 slug 都不同：
第一次：/my-interview 准备Google SWE面试
→ preps/google-swe-2026/SKILL.md ← 独立的，互不干扰
→ 以后打 /mock google-swe-2026 就能直接Mock
第二次：/my-interview 准备字节跳动后端面试
→ preps/bytedance-backend/SKILL.md ← 跟Google的分开
→ 以后打 /mock bytedance-backend 就能直接Mock
查看所有可 Mock 的 prep：/list-preps
每次对 prep 做修改时自动备份，支持回滚。
| 操作 | 备份方式 |
|---|---|
/update-prep {slug} 追加新情报 |
自动备份当前版本到 preps/{slug}/versions/v{时间戳}/ |
/debrief {slug} 面试后复盘 |
同上 |
| 用户纠正（"不对"） | 同上 |
preps/{slug}/
├── 02-company-brief.md # 当前版本
├── versions/
│ ├── v2026-06-29_120000/ # 第1次修改前的备份
│ │ ├── 02-company-brief.md
│ │ ├── 05-questions.md
│ │ └── meta.json
│ └── v2026-06-30_090000/ # 第2次修改前的备份
│ └── ...
└── meta.json # meta中记录当前版本号
需要回滚时说：
把 {slug} 回退到 v2026-06-29 的版本
我会从 versions/ 目录下找到对应备份，恢复文件。
保留最近 10 个版本，超出时删除最旧的。
/update-prep {slug} 当获得新面经/情报时增量更新：
- 版本备份 — 先执行备份（复制当前文件到
versions/v{时间戳}/），确保可回滚 - 情报分类 — 新信息属于哪个维度（面试流程/题目/公司动态…）
- 冲突检测 — 与新信息矛盾的部分，问用户「保留旧/用新/都保留」
- 增量合并 — 只更新受影响的部分，不重写全量
- 衍生文件同步 — 更新 SKILL.md（独立Mock文件保持同步）
- meta.json 更新 — 版本号递增、更新时间和内容、清理旧备份（保留最近10个）
核心价值：每次投递不用改简历，用打招呼的话术补齐匹配度。
自动执行：在完整面试准备流程中，Phase 3 执行后自动生成
06-greet-scripts.md， 包含3版本HR话术 + 高概率面试题回答 + 反问面试官问题。 此命令用于手动重新生成或调整。
用户准备投递某岗位时，希望针对 JD 写一段自然的打招呼/自我介绍，突出匹配点但不想每次改简历正文。
- 候选人知识库（优先）或原始简历
- 目标 JD
- 可选：平台上下文（BOSS直聘 / LinkedIn / 微信 / 内推 / Email）
适用于 BOSS直聘、Email、求职平台附言。
适用于 HR 主动沟通时的回应或自我推荐。
适用于请人内推时提供的自我介绍，内推人可直接转发给 HR。
仅当 Phase 2 发现 JD 有重要技能差距时生成，教用户如何诚实回应缺口。
面试后的简短跟进，有温度、不啰嗦。
- JD为英文 / 外企：输出中英两套话术
- 中文版 → BOSS直聘、微信沟通
- 英文版 → LinkedIn、Email、海外平台
- JD为中文 / 国内公司：仅中文版
每段话术自动经过以下检查，逐项确认：
□ 无开场套话：不是「很高兴有机会向您推荐自己」，直接说我是谁+我匹配什么
□ 无空总结：没有「综上所述」「总的来说」「我相信以我的能力」
□ 无二元对比骨架：「我不仅…而且…」→ 直接说后半句
□ 无商业黑话：不用 赋能/闭环/抓手/痛点/对齐/落地/颗粒度/底层逻辑/leverage/synergy/optimize
□ 无过度接住/谄媚：没有「我深深理解」「正如您所说」「完全认同」
□ 有具体匹配点：JD要求X → 我有Y经验，清晰映射
□ 无翻译腔：中文不长定语堆砌，不用「基于…」「通过…来…」
□ 无AI味收尾：不是「期待您的青睐」「我相信一定能…」，有用直接收、没用礼貌收
□ 信息保真：没有编造经历、没有夸大角色、没有伪造数据
JD要求 → 你的对应
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5年后端开发经验 → 4年后端 + 1年架构升级项目（可说明）
Kubernetes → 通过CKA认证，有生产环境维护经验
英语流利 → 前外企工作英语为工作语言
- 默认：一次性输出所有场景的推荐话术
- 标注模式（用户说「先标问题」）：先显示每条话术中哪些地方有AI味，再出改写版
规则来源：说人话技巧精要版，直接嵌入本 SKILL.md：
| 反模式 | 举例 → 改写 |
|---|---|
| 开场套话 | 「很高兴有机会向您推荐自己」 → 「你好，我申请了XX岗位，简单说下匹配点：」 |
| 空总结 | 「综上所述，我认为自己很适合」 → 直接说匹配点，不需要总结 |
| 二元对比 | 「我不仅熟悉Java，也精通Go」 → 「我精通Java和Go」 |
| 黑话 | 「赋能业务闭环落地」 → 直接说做了什么 |
| 过度接住 | 「您说得太对了，我深有同感」 → 不用接，直接说自己的 |
| 翻译腔 | 「基于我对用户需求的深入分析，我通过…来实现…」 → 「我分析了用户需求，然后用…解决了…」 |
| AI收尾 | 「我相信以我的能力和热情，一定能为贵公司创造价值」 → 不用这句，简历里已经写了 |
This skill supports a complete interview preparation pipeline in both Chinese and English.
/interview— Start full pipeline (intake → research → match → questions → answers → mock → evaluate)/mock {slug}— Run a live mock interview from existing prep/storybank— Manage your STAR story library (add / list / gaps)/hype {slug}— Pre-interview confidence briefing/debrief {slug}— Post-interview self-review and data feedback/update-prep {slug}— Merge new intel into existing prep/greet— Generate HR greeting scripts (cold application / LinkedIn / referral / gap response / follow-up)/list-preps— List all prep sessions
| Step | Phase | What it does |
|---|---|---|
| 0 | Intake | Collect company, role, JD, round, resume |
| 0b | Knowledge Base | Build reusable candidate profile + STAR case library |
| 1 | Company Research | Multi-angle web search with confidence scoring (HIGH/MEDIUM/LOW/GAP) |
| 1.5 | Product Deep-Dive | Analyze company's product (unique to this skill) |
| 2 | Resume-JD Match | Structured gap analysis + rewrite suggestions |
| 3 | Question Prediction | 5-tier priority questions by round + interviewer type |
| 4 | Answer Drafting | Real-fact-based answers with explicit gap markers |
| 5 | Mock Interview | Live simulation with company-specific interviewer style |
| 6 | STAR Evaluation | Structured scoring (S/T/A×2/R×2) + improvement plan |
| 7 | Prep Output | Write full prep package to preps/{slug}/ |
- Chinese JD / Chinese company → full prep in Chinese
- English JD / English interview → bilingual (Chinese for understanding, English for practice)
- Mixed language → alternating bilingual throughout
- All answers grounded in real resume/portfolio facts — never fabricate
- Source confidence labels on every research finding
- Honest gap marking — "you need to supply a number here" rather than making one up
- Continuous feedback loop: mock → evaluate → improve → real interview → debrief → update
- 所有 Python 工具不是必选路径 — 如果不可用，用 Read/Write/Edit/Bash/WebSearch 替代
- WebSearch 不可用时，明确告知用户，只能基于已知信息和用户提供的材料分析
- 任何工具或步骤失败 → 记录错误、跳过该步、不得阻塞整体流程
- 公司调研信息不足时（Grade C/D）→ 明确标注「低置信度，建议你在面试前自行确认」
用户提供的 PDF 文件可能无法通过 Read 工具直接读取（扫描件、加密文件、或环境限制）。按以下顺序降级：
- Read 工具（首选）— 用 Read 工具尝试读取 PDF（支持
pages参数） - pdftotext（备选）—
pdftotext -enc UTF-8 "{path}" -提取文字（尤其适合含中文的 PDF） - python PyMuPDF（备选）—
python -c "import fitz; ..."提取文字 - 提示用户粘贴文本（最终兜底）— 如果都失败，请用户直接粘贴简历内容
示例（自我参考，不展示给用户）：
pdftotext -enc UTF-8 "简历.pdf" -
python -c "import fitz; doc=fitz.open('简历.pdf'); print(doc[0].get_text())"
所有降级路径只读取文字，不修改文件。提取失败则诚实告知，不编造内容。