Skip to main content

interview-retro

面试复盘 skill(求职者视角)。把一次已结束的面试,从「文字记录」沉淀成结构化复盘:逐题诊断 + 5 维评分 + 更优回答范本 + 下一场准备清单,最终产出一份飞书复盘文档。当用户说"面试复盘"、"复盘一下面试"、"刚面完 XX 帮我盘下"、"这场面试哪答崩了"、"面试问答记录帮我分析"时触发。区别于 resume-optimizer / cv-expert(面试前优化简历),本 skill 处理「面完之后」。

Source facts

Repository
CherryHQ/skills
Last source activity
June 5, 2026 at 14:09
Detected SKILL.md language
Chinese
Stars
6
Forks
2

Install options

The review-first prompt is selected by default. You can switch to a direct command or download a local copy.

Review the source files

Read SKILL.md and any companion files shown by SkillsMP before deciding whether to install.

File Explorer
3 files

Showing SKILL.md

SKILL.md
Source instructions · Read-only preview
name
interview-retro
description
面试复盘 skill(求职者视角)。把一次已结束的面试,从「文字记录」沉淀成结构化复盘:逐题诊断 + 5 维评分 + 更优回答范本 + 下一场准备清单,最终产出一份飞书复盘文档。当用户说"面试复盘"、"复盘一下面试"、"刚面完 XX 帮我盘下"、"这场面试哪答崩了"、"面试问答记录帮我分析"时触发。区别于 resume-optimizer / cv-expert(面试前优化简历),本 skill 处理「面完之后」。
allowed-tools
Read Write Bash Skill
argument-hint
["面试问答文字记录 或 飞书文档链接"]
metadata
{"author":"Claude","version":"1.0.0","category":"career","language":"zh-CN"}
# 面试复盘(求职者视角) 把一次「面完就散」的面试,沉淀成可复用的资产。核心交付:**一份飞书复盘文档**,含逐题诊断、5 维评分、更优回答范本、下一场行动清单。 ## 适用 - 已经面完一场,手头有问答的**文字记录**(粘贴 / 飞书文档链接) - 想知道哪几题答崩了、为什么、更优解长什么样 - 想为下一场(同公司下一轮 / 同类岗位)做针对性准备 ## 不适用 - 还没面、想优化简历 → 用 `resume-optimizer` / `cv-expert` - 只有录音/录屏没有文字 → 先用 `lark-minutes`(飞书妙记)转写,再回到本 skill - 想练模拟面试(实时一问一答)→ 本 skill 是事后复盘,不是陪练 --- ## 输入素材 | 素材 | 必需 | 说明 | |---|---|---| | 面试问答文字记录 | ✅ | 直接粘贴;或给飞书文档链接 → 用 `lark-doc` 读取 | | 目标 JD | 强烈建议 | 判断「该考什么」+「你的卖点有没有打出来」 | | 自己的简历 | 强烈建议 | 看回答和简历是否自洽、有没有挖出更强的故事 | | 基本信息 | 引导补全 | 公司 / 岗位 / 轮次(HR/技术/总监/HR终面)/ 整体感觉 / 自评卡壳的题 | 记录越糙没关系(断断续续的回忆也行),但**不要编造没发生的问答**——记不清的题标「记不清」,复盘它「为什么记不清」本身也是信息。 --- ## 流程 ### Phase 0 · 收集与确认 1. 拿到文字记录。若是飞书链接 → 调 `lark-doc` 读取正文。 2. 问齐基本信息(公司 / 岗位 / 轮次 / 整体感觉),缺 JD 和简历时主动问一句「有没有 JD 和简历,能让复盘更准」,**有就用,没有也能继续**。 3. 不确定优先级 / 范围时先问,别闷头分析一大堆。 ### Phase 1 · 还原 timeline 把记录拆成有序的「问题清单」。每题抽成四元组: - **提问** —— 面试官问了什么 - **意图** —— 这题真正想考什么(考点 / 想验证的能力 / 是不是压力题或埋坑) - **我的回答** —— 用户当时怎么答的(如实,不美化) - **当时状态** —— 流畅 / 卡壳 / 跑题 / 被追问崩了 / 记不清 输出一张 timeline 表给用户确认,确认后再进入逐题复盘——**避免在错误的还原上做一大堆分析**。 ### Phase 2 · 逐题复盘(核心) 对每一题给出: 1. **评分** —— 用 `references/rubric.md` 的单题四档(优 / 良 / 中 / 差),一句话定级理由 2. **诊断** —— 差距在哪:是不懂、懂但没讲清、结构散(没 STAR)、还是没对准考点 / 没呼应 JD 3. **更优回答范本** —— 给一版可以照着练的答法。结合简历挖更强的故事,结合 JD 对准考点。范本要**像真人能说出口的话**,不是知识点罗列。 被追问崩了的题要单独标注追问链,复盘「第几个追问开始接不住」。 ### Phase 3 · 横向画像 基于全场,给 5 维评分(量表见 `references/rubric.md`),每维一句话点评: 1. **专业/技术深度** —— 硬核问题扛不扛得住、有没有深度 2. **表达结构(STAR)** —— 有没有结构,还是想到哪说到哪 3. **岗位匹配** —— 回答有没有对准 JD、把自己的卖点打出来 4. **临场反应** —— 追问、压力题、没准备过的题怎么应对 5. **反问质量** —— 最后反问环节有没有问出价值 / 反而扣分 ### Phase 4 · 沉淀 1. **Top3 改进动作** —— 最该改的三件事,具体到「下次怎么做」,不要正确的废话 2. **下一场准备清单** —— 针对同公司下一轮 / 同类岗位,列出要重点准备的题和方向 3. **待补题清单** —— 本场暴露的、答得差或答不上来的题,列成可带走练的题目 --- ## 输出 → 飞书复盘文档 用 `lark-doc` skill 创建(`docs +create --api-version v2`,正文走 Markdown)。 - **标题格式**:`面试复盘 · {公司}-{岗位}-{轮次} · {YYYY-MM-DD}`(日期用今天) - **正文结构**严格按 `references/report-template.md` - 创建后把文档链接回给用户 写文档前,先把完整内容在对话里给用户过一遍,**用户确认后再创建飞书文档**(符合「先商量再动手」的习惯)。 --- ## 风格约束 - 诚实,不灌鸡汤。答得差就说差,但要给出「怎么变好」。 - 更优回答范本是这个 skill 的价值核心——要具体、能照着说、贴合用户真实背景,不能是通用模板。 - 一切基于用户给的真实记录,不替用户编造面试官没问过的题或没发生的回答。
View on GitHub