interview-company-research は何をしますか？
面接前に目標企業を深く調査する Claude Code スキル：HTML レポートを出力し、適合度分析 / 12 の面接想定問答 / 競合比較 / 逆質問を含みます
ソース：https://github.com/Accelereator/interview-company-research
awsomeskills.dev の日次エージェントスキルハントで発見されました。
面接前に目標企業を深く調査する Claude Code スキル: HTML レポートを出力し、適合度分析、12 の面接想定問答、競合比較、逆質問を含みます。
このスキルは、面接前に目標企業を徹底的に調査するための Claude Code 用エージェントスキルです。企業のビジネスモデル、市場ポジション、競合環境、最新のニュースを自動的に収集・分析し、構造化された HTML レポートとして出力します。レポートには、応募者のプロフィールと企業の求める人物像の適合性を分析する「Fit 分析」、面接でよく聞かれる 12 の質問に対する準備された回答、主要競合他社との比較表、そして面接終盤で候補者が質問するための逆質問リストが含まれます。これにより、ユーザーは面接の準備時間を大幅に短縮し、自信を持って面接に臨むことができます。GitHub 上で公開されており、Claude Code と連携して動作します。
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面接前に目標企業を深く調査する Claude Code スキル：HTML レポートを出力し、適合度分析 / 12 の面接想定問答 / 競合比較 / 逆質問を含みます
ソース：https://github.com/Accelereator/interview-company-research
awsomeskills.dev の日次エージェントスキルハントで発見されました。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.