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interview-skill

AgentSkills-standard interview preparation skill — research, mock interview, and performance evaluation

shengxuan-create/interview-skillcommunitylistedunreviewed
Use skill

Set up

Skills are installed by placing their folder where your agent loads skills.

Download ZIP from GitHub Open the repository

The download comes from github.com/shengxuan-create/interview-skill itself, not from our server, so what you get is exactly what its author published.

Install instructions come from the README

Skills do not use an MCP config. Follow the steps in the README below.

README

synced Oct 25, 2026

interview-skill

面试准备 skill:调研公司不编造 · STAR 评分带锚点 · 答案去 AI 味 · AI 面试官轮应对 帮你自己拿 offer,不是帮公司招人。中英双语。

License: MIT Version Python 3.9+ Claude Code AgentSkills

English · 安装说明 · 更新日志 · 架构文档

为什么不是「直接问 AI」就够了

AI 会编公司信息。 你问「这家公司面试常问什么」,得到的列表里有真的,也有它根据全网面经平均出来的,你分不清——但拿着它进考场的是你。这个 skill 的公司简报里,每条信息都带来源和置信度标签(HIGH / MEDIUM / LOW / GAP);查不到就写 GAP 并建议你直接问 recruiter,绝不编一个看起来很像的。一份 60% 覆盖但全可信的简报,比一份 100% 覆盖混着幻觉的有用得多。

评分会漂移。 没有锚点的打分,连着看几个好答案就变严、看几个差答案就变松。这里的 STAR 评分先读两个锚定示例(一个 4 分、一个 2 分)再打分,打完还回看分布——六道题全同一个分,说明尺子坏了,重评。

面试官现在听得出 AI 写的答案。 三段排比、每段结尾「这体现了我的 XX 能力」、全程零失误的叙事。一段被听出 AI 味的「完美回答」,比一段朴素的真实回答伤害大。生成的参考答案交付前会过一遍去 AI 味清单。

AI 面试官轮是新战场。 异步视频面每题 90 秒、前 15 秒权重最高;live coding 有的公司禁用 Copilot、有的要求你用。这两种情况的准备方式完全不同,skill 里都有对应打法。

v2.1 新特性(真实使用驱动)

  • 题库带证据账:每题标注实证/推断/通用来源,交付时报出「非本公司实证占 X%」,超 40% 主动补采
  • 锚定层升为标准步骤:采公司真实交易、业务线定位、带出处的行业数字——面经稀少时把预算投这里,而不是退回通用题库
  • S0 开场题写进硬编制:walk me through your resume 任何轮次固定第一题(v2.0 因分类表没给它留位置而整个漏掉)
  • 行业考纲库:新增 IB / capital markets 一份,出题先读它再补公司专属层
  • 详见 CHANGELOG.md

v2.0 新特性

  • AI 时代面试:AI 面试官轮(异步视频面)应对、live coding 的 AI 使用政策两派打法、AI 岗 15 道新题型
  • 证据纪律:公司简报只登记来源页逐字出现的信息,搜不到就标 GAP——绝不编造高频题
  • 评分校准:STAR 评分带 4 分/2 分锚定示例,分数不漂移
  • 答案去 AI 味:参考回答交付前过 8 项 humanize 清单(可接 humanizer skill)
  • 架构瘦身:SKILL.md 1616 → 87 行路由器,按需加载;新增 AGENTS.md 支持 Codex/Cursor
  • 触发准确率 100%(优化前 92%/88%):20 条真实 query × 3 次实测 × 训练-测试切分
  • 详见 CHANGELOG.md

和手动准备的区别

自己搜interview-skill
搜索一个query碰运气5个维度，每个维度3条query，共15次搜索
结果10条链接自己挑自动评分过滤，只留高质量信息
分析自己看完自己总结跨15+条面经统计，标注置信度
题目通用面试题针对该公司、该职位、该轮次定制
练习没有反馈AI按该公司面试官风格追问，逐题评分

功能

  • 4层Research Engine — 多维搜索 → 评分过滤 → 交叉验证 → 用户补充
  • 面经统计分析 — 跨多条面经做统计（比如"12/15条来源提到System Design"→ 大概率考）
  • STAR框架评分 — 模拟面试后逐题打分1-5，给改进建议和参考答案
  • 模拟面试 — AI扮演该公司面试官风格，追问细节，不给提示
  • 面后复盘 — 真实面试结束后回填真题，数据回流，下次更准
  • 中英双语 — 根据你第一句话的语言自动切换

Quick Start

🟢 Claude Desktop / Cowork 用户（最简单）

  1. 下载 最新 Release 的 zip 包（interview-skill-vX.X.X.zip）
  2. 在 Claude 桌面端打开 Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
  3. 拖入 zip 文件到弹窗的虚线框
  4. 完全退出 Claude 应用（Cmd+Q / Ctrl+Q），然后重新打开 —— ⚠️ 仅重启会话不够，必须退出整个 app
  5. 新会话中输入：「帮我准备 Google 的 SWE 面试」即可触发

⚠️ 不要 git clone 到 ~/.claude/skills/ —— Cowork / Claude Desktop 不读那个目录，必须通过 Upload skill 弹窗上传 zip 安装。

🛠 Claude Code（CLI 用户）

# 安装到Claude Code当前项目
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/shengxuan-create/interview-skill .claude/skills/interview-skill

# 安装依赖（可选）
pip3 install -r .claude/skills/interview-skill/requirements.txt

在Claude Code中输入：

帮我准备Google的SWE面试

Skill会自动引导你完成全部流程。

📖 详细安装说明（含 OpenClaw / Cursor / Codex）：INSTALL.md

项目结构

interview-skill/
├── SKILL.md              # 入口（AgentSkills标准frontmatter）
├── prompts/              # 14个Prompt模板（7步主流程+进化/纠正/复盘）
├── tools/                # 7个Python工具（JD解析/面经聚合/简历分析等）
├── references/           # 4个参考文档（STAR框架/题库/公司文化/面试形式）
├── preps/                # 生成的面试准备材料（含3组完整示例）
├── evals/                # 触发测试用例
└── docs/                 # 架构文档

管理命令

命令说明
/interview-prep开始新的面试准备
/mock {slug}对已有prep进行模拟面试
/update-prep {slug}追加新面经或情报
/list-preps列出所有已生成的prep
/prep-rollback {slug} {v}回滚到历史版本
/debrief {slug}面试结束后复盘

兼容平台

Claude Code · OpenClaw · Cursor · Codex

注意事项

  • 搜索结果依赖网络，建议在有稳定网络的环境下使用
  • 面经数据量因公司而异：FAANG等大公司信息丰富（A级），小公司可能较少（C/D级）
  • 模拟面试质量取决于面经数据量——面后复盘可以让真题回流，逐步改善
  • LeetCode高频题追踪依赖公开数据，可能不完全准确

License

MIT © shengxuan-create

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