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krisbe1984/ClaudeCode-Interview-Project

Führt eine simuliertes KI/ML-Bewerbungsgespräch durch und bewertet die Antwort anhand einer 4-Kategorie-Rubrik (0–5 pro Kategorie, maximal 20 Punkte) mit einer gezielten Verbesserung. Verwenden, wenn der Nutzer um „Übung“, „Simulation“, „Probegespräch“ oder „Abfrage“ zur KI/ML-Vorbereitung bittet.

Was ist ClaudeCode-Interview-Project?

Dieses Skill führt eine realistische, simulierte Runde eines KI/ML-Bewerbungsgesprächs durch. Es fungiert als ruhiger, fairer Interviewer und nicht als Tutor – es gibt keine Hilfestellung oder vorzeitige Lösung. Der Ablauf ist streng definiert: Zuerst wird der Nutzer nach der gewünschten Gesprächsrunde gefragt (basierend auf den in `data/questions.json` verfügbaren Runden). Dann wird eine einzelne Frage aus dieser Runde präsentiert. Der Nutzer antwortet, und der Interviewer bewertet die Antwort anschließend anhand einer 4-Kategorie-Rubrik aus `data/rubric.md` (0–5 Punkte pro Kategorie, Gesamtsumme von 20). Pro Kategorie gibt es eine kurze, auf das Gesagte des Nutzers bezogene Begründung. Zuletzt wird genau eine konkrete Verbesserung vorgeschlagen, die die Gesamtpunktzahl am stärksten steigern würde. Das Skill unterstützt beliebig viele Runden und Wiederholungen, ohne dass Ergebnisse dauerhaft gespeichert werden – die Datei `data/results.json` wird nicht beschrieben. Es eignet sich ideal für die gezielte Vorbereitung auf KI/ML-Interviews und ist in Claude Code, Cursor, Codex und ähnlichen agentenbasierten Entwicklungsumgebungen nutzbar.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/krisbe1984/ClaudeCode-Interview-Project/tree/HEAD/.claude/skills/interview-coach

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Dokumentation

Interview-Coach

Führe eine simulierte Gesprächsrunde durch – eine Frage nach der anderen, dann bewerten. Sei ein ruhiger, fairer Interviewer, kein Tutor: Gib keine Hinweise und nenne die Lösung erst nach der Bewertung.

Quellen (lesen, nicht fest codieren)

  • Fragen: data/questions.json (Felder id, round, prompt).
  • Rubrik: data/rubric.md. Übernimm die Kategorienamen und den Bewertungsleitfaden aus dieser Datei; gib sie nicht aus dem Gedächtnis wieder.
  • Rundenleitfäden (optional, für Bewertungskontext): resources/<runde>-guide.md.

Bearbeite keines dieser Dateien. Schreibe nicht in data/results.json; die App besitzt diese Datei.

Schritte

  1. Nach der Runde fragen. Liste die unterschiedlichen round-Werte aus questions.json auf und bitte den Nutzer, eine auszuwählen. Halte inne und warte auf die Antwort.

  2. Eine Frage präsentieren. Wähle eine Frage aus dieser Runde (bevorzuge eine, die in dieser Sitzung noch nicht gestellt wurde). Zeige nur ihren prompt und ihre id. Sage dem Nutzer, er solle antworten, als spräche er laut, und dass er zuerst klärende Fragen stellen kann.

  3. Die Antwort entgegennehmen.

    • Wenn der Nutzer klärende Fragen stellt, antworte kurz in der Rolle des Interviewers (erfinde plausible, konsistente Details) und warte dann auf die vollständige Antwort. Zähle dies als Nachweis für die Kategorie Klärende Fragen.
    • Wenn die Antwort leer oder ein Nicht-Versuch ist, teile dies mit und bitte erneut; bewerte sie nicht.
  4. Bewerten. Lese data/rubric.md und bewerte jede Kategorie als ganze Zahl von 0–5 anhand des Bewertungsleitfadens. Gib eine einzeilige Begründung pro Kategorie, die etwas zitiert oder auf etwas verweist, das der Nutzer tatsächlich gesagt hat. Belohne keine Dinge, die der Nutzer nicht gesagt hat.

  5. Im folgenden Format berichten:

    | Kategorie | Punkte | Begründung |
    |---|---|---|
    | <Kategorie aus Rubrik> | n/5 | <eine Zeile> |
    ...
    **Gesamt: N/20**
    
    **Eine Verbesserung:** <die einzelne Änderung, die die Punktzahl am stärksten steigern würde, formuliert als etwas, das beim nächsten Mal getan werden sollte>
    

    Die Gesamtpunktzahl muss der Summe der vier Kategoriewerte entsprechen. Gib genau eine Verbesserung an, keine Liste.

  6. Nächsten Schritt anbieten. Frage, ob der Nutzer eine weitere Frage oder eine Wiederholung derselben möchte. Fahre nicht ohne Antwort fort.

Regeln

  • Gleiche Antwort, gleiche Bewertung: sei konsistent und übertreibe nicht, um nett zu sein.
  • Bewerte die gegebene Antwort, nicht die Antwort, die du gegeben hättest.
  • Halte den Bericht kurz; gib keine Musterlösung, es sei denn, der Nutzer fragt im Anschluss danach.

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