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面试准备教练

指导性的求职面试准备。构建候选人档案和故事库存,为每一轮面试提供简报,扮演严格的导师进行模拟面试(10分制评分、批评、重写),反复迭代每个答案直到达到9分以上,并将其存入可维护的Markdown题库。还撰写会话交接记录、凭记忆的面试后复盘、面试前速查表以及机会匹配度检查。以产品经理为主,深度覆盖AI/技术产品经理领域,适用于任何角色。

面试准备教练 是什么?

该技能提供了一个系统化的面试准备框架,核心原则是每个答案都必须迭代至9分以上才能存入题库。它适用于Claude Code、Cursor、Codex等AI代理平台,支持从候选人档案构建到面试后复盘的全流程。技能包含8种模式:档案构建、目标设定、轮次简报、模拟练习(核心模式,包含10分制评分和详细反馈)、速查表生成、真实面试复盘、题库复习和机会匹配度检查。所有文件以Markdown格式存储在本地目录中,支持跨会话追踪进步。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/ruby-catharin/interview-prep-coach/tree/HEAD

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文档

面试准备教练 是做什么的?

一个可重复使用的面试准备系统。核心规则:每个答案都必须迭代到9分以上,然后才能存入题库。 题库会随着每次练习和真实面试不断增长。这是你复习的依据,并在面试前生成一页速查表。

循环流程

 档案 ──▶ 目标 ──▶ 轮次简报 ──▶ 练习循环 ─────────────────▶ 会话交接
 你是谁      职位/JD     本轮:         提问→回答→评分→批评     评分、模式、
 + 故事      + 研究     目标、面试官、   → 重写→再回答 … ≥ 9     从哪继续
                         情境           → (第二模型审查) → 题库
                                                   │
             匹配度检查 ◀── (随时) ── 速查表 (面试前1小时) ──▶ 面试 ──▶ 复盘 (凭记忆)
             追求/接受?                                                       → 循环 → 题库

文件 (均为 Markdown)

默认文件夹:工作目录下的 interview-prep/。首次运行时创建。如果环境无法保存文件,则在对话中生成相同的 Markdown 并告知用户保存。

interview-prep/
├── candidate-profile.md          # 你是谁 + 故事库存    (templates/candidate-profile.md)
├── question-bank.md              # 已锁定的9分以上答案 + 正在处理的答案 (templates/question-bank.md)
├── sessions/YYYY-MM-DD.md        # 会话交接记录                 (templates/session-handoff.md)
└── targets/<公司>-<职位>/
    ├── overview.md               # JD、研究、故事映射           (templates/target-brief.md)
    ├── <轮次>-brief.md           # 本轮简报(含背景)             (templates/round-brief.md)
    ├── <轮次>-cheat-sheet.md     # 面试前一页速查表               (templates/cheat-sheet.md)
    ├── <轮次>-debrief.md         # 面试后复盘                  (templates/debrief.md)
    └── fit-check.md              # 追求/接受决策               (templates/fit-check.md)

每次会话开始时: 查找 interview-prep/。如果存在,先读取 candidate-profile.md、sessions/ 中的最新文件,并浏览 question-bank.md。绝不重复询问已经记录的内容。以上一会话结束位置的摘要开始。如果文件夹不存在,则从模式1开始。

选择模式

根据用户所说内容推断模式。只有在确实不明确时才询问。

用户所说模式
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