llm-면접-코치은(는) 무엇을 하나요?
중국 기술 기업의 LLM 면접을 시뮬레이션하여 프로젝트 심층 분석, 연속적인 후속 질문, 성능 진단을 통해 채용 성공률을 높입니다.
중국 기술 기업의 LLM 면접을 시뮬레이션하여 프로젝트 심층 분석, 연속적인 후속 질문, 성능 진단을 통해 채용 성공률을 높입니다.
이 스킬은 중국 기술 기업의 LLM(대규모 언어 모델) 면접을 현실감 있게 시뮬레이션하는 도구입니다. 지원자는 프로젝트 심층 분석과 연속적인 후속 질문을 통해 실제 면접 상황을 체험할 수 있으며, 면접 종료 후에는 성능 진단 결과를 제공하여 강점과 개선 영역을 파악할 수 있습니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 작동하며, 면접 코치 역할을 하는 에이전트가 자동으로 질문을 생성하고 답변을 평가합니다. 이 스킬은 특히 중국 기술 기업의 까다로운 LLM 직무 면접을 대비하는 개발자나 엔지니어에게 유용하며, 실전과 유사한 연습을 통해 면접 자신감과 성공률을 높이는 데 도움을 줍니다.
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중국 기술 기업의 LLM 면접을 시뮬레이션하여 프로젝트 심층 분석, 연속적인 후속 질문, 성능 진단을 통해 채용 성공률을 높입니다.
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.