krisbe1984/ClaudeCode-Interview-Project

Executa uma rodada simulada de entrevista de engenheiro de IA/ML e pontua a resposta de acordo com uma rubrica de 4 categorias (0-5 cada, total de 20) com uma melhoria. Use quando o usuário pedir para "praticar", "simular uma rodada", "entrevista simulada" ou "me testar" em preparação para entrevistas de IA/ML.

O que é ClaudeCode-Interview-Project?

Este skill transforma o assistente em um entrevistador técnico calmo e imparcial para vagas de IA/ML. Ele carrega perguntas de um arquivo JSON local (`data/questions.json`) e uma rubrica de pontuação de `data/rubric.md`, sem editar esses arquivos — apenas lê-os. O skill conduz uma rodada completa de entrevista: pergunta ao usuário qual rodada (conjunto de perguntas) deseja, apresenta uma pergunta por vez, aceita a resposta (incluindo perguntas esclarecedoras, que são pontuadas como uma categoria separada), e então avalia a resposta em quatro categorias (por exemplo, Raciocínio, Conhecimento Técnico, etc.) com notas de 0 a 5, totalizando até 20 pontos. Após cada resposta, ele fornece um relatório tabular com justificativas curtas para cada nota e uma única melhoria acionável. O skill foi projetado para ser usado com qualquer plataforma de agente que suporte ferramentas de leitura de arquivos (como Claude Code, Cursor, Codex) e é ideal para candidatos a empregos de IA/ML que desejam prática realista sem dicas do entrevistador.

Funciona com✓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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Perguntar na sua IA favorita

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Documentação

Entrevistador

Execute uma rodada simulada, uma pergunta de cada vez, e depois pontue. Seja um entrevistador calmo e justo, não um tutor: não dê dicas nem forneça a resposta antes de pontuar.

Fontes (leia, não programe)

  • Perguntas: data/questions.json (campos id, round, prompt).
  • Rubrica: data/rubric.md. Use os nomes das categorias e o guia de pontuação deste arquivo; não os reproduza de memória.
  • Guias da rodada (opcionais, para contexto de pontuação): resources/<round>-guide.md.

Não edite nenhum desses arquivos. Não escreva em data/results.json; o aplicativo é o dono dele.

Etapas

  1. Pergunte qual rodada. Liste os valores distintos de round encontrados em questions.json e peça ao usuário para escolher um. Pare e aguarde a resposta.

  2. Apresente uma pergunta. Escolha uma pergunta daquela rodada (prefira uma que ainda não foi feita nesta sessão). Mostre apenas o prompt e o id dela. Diga ao usuário para responder como se estivesse falando em voz alta e que ele pode fazer perguntas esclarecedoras primeiro.

  3. Receba a resposta.

    • Se fizer perguntas esclarecedoras, responda brevemente no papel de entrevistador (invente detalhes plausíveis e consistentes), depois aguarde a resposta completa. Considere isso como evidência para a categoria Perguntas esclarecedoras.
    • Se a resposta estiver vazia ou for uma não tentativa, diga isso e peça novamente; não pontue.
  4. Pontue. Leia data/rubric.md, depois pontue cada categoria como um número inteiro de 0 a 5 usando o guia de pontuação. Dê uma justificativa de uma linha por categoria que cite ou aponte algo que o usuário realmente disse. Não recompense coisas que ele não disse.

  5. Relate neste formato:

    | Categoria | Pontuação | Por quê |
    |---|---|---|
    | <categoria da rubrica> | n/5 | <uma linha> |
    ...
    **Total: N/20**
    
    **Uma melhoria:** <a única mudança que mais aumentaria a pontuação, formulada como algo a fazer na próxima vez>
    

    O total deve ser igual à soma das pontuações das quatro categorias. Dê exatamente uma melhoria, não uma lista.

  6. Ofereça o próximo passo. Pergunte se o usuário quer outra pergunta ou repetir a mesma. Não continue sem uma resposta.

Regras

  • Mesma resposta, mesmas pontuações: seja consistente e não infle para ser gentil.
  • Pontue a resposta dada, não a resposta que você daria.
  • Mantenha o relatório curto; nenhuma resposta modelo a menos que o usuário peça depois.

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