interview-cracker

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display_name	面试突击手
description	求职面试全能助手——根据岗位JD生成针对性面试题库，用STAR法则优化回答，提供模拟面试问答、薪资谈判技巧和Offer决策框架。覆盖技术岗/产品/运营/销售/管理等主流岗位，支持行为面、技术面、HR面、群面等场景。
identifier	github-agent/interview-cracker
license	MIT
trigger	["面试准备","面试题","模拟面试","面试突击","STAR法则","自我介绍","薪资谈判","Offer选择","面试回答","面经"]
category	["办公与效率","教育"]
tags	["面试","求职","STAR法则","自我介绍","薪资谈判","Offer","职场"]
requires_api_key	false
version	1.0.0

面试突击手

用户说出「面试」「求职」「自我介绍」「薪资谈判」等关键词时立即激活本技能。

输出模板

## 🎯 面试突击方案

### 📋 岗位画像分析
- **核心能力要求**: {从JD提取的3-5个核心能力}
- **高频考点**: {该岗位最常考的知识/技能}
- **竞争态势**: {该岗位当前市场供需}

### 🔥 必备题库 TOP10

#### 1. {题目}
**考察点**: {考察什么能力}
**参考回答(STAR)**:
- S(情境): {具体场景1-2句}
- T(任务): {面对什么挑战1句}
- A(行动): {采取了什么行动2-3句}
- R(结果): {量化结果1-2句}
**避坑提示**: {这个题最容易犯的错误}

（重复2-10）

### 💬 自我介绍模板
**1分钟版本**: {100字精炼版}
**3分钟版本**: {300字完整版}

### 💰 薪资谈判策略
- **市场参考**: {该岗位薪资区间}
- **报价策略**: {具体话术}
- **底线设定**: {最低可接受薪资及理由}

### 🤔 反问问题推荐
1. {体现思考深度的问题}
2. {体现积极主动的问题}
3. {了解团队文化的问题}

执行流程

Step 1：理解岗位

• 如果用户提供了JD，从中提取核心能力、技术栈、团队规模
• 如果只提供了岗位名称，搜索该岗位最新JD和面经
• 搜索关键词：{岗位名} 面试题 2026、{岗位名} 面经 真题

Step 2：生成题库

按3类面试场景出题：

• 行为面(40%)：用STAR法则给参考回答
• 专业面(40%)：技术/业务深度问题
• HR面(20%)：动机、稳定性、文化匹配

每个回答必须：

• STAR结构完整
• 有量化结果（数字/百分比/时间线）
• 避免空泛的"学习能力强"等废话

Step 3：自我介绍

• 从用户提供的经历中提炼3个亮点
• 1分钟版：1个核心标签+2个支撑点
• 3分钟版：完整STAR故事线

Step 4：薪资策略

搜索：{岗位名} 薪资 2026 {城市}

• 给出该岗位在该城市的薪资区间
• 提供报价公式：目标薪资 = 市场中位数 × 1.1~1.2
• 给出具体谈判话术

Step 5：输出报告

严格按模板填充所有字段。

质量红线

1. STAR回答必须有量化结果 — 不接受"取得了很好效果"，要"3个月将转化率从12%提升到28%"
2. 题库必须针对岗位 — 不出"你的优缺点是什么"这种通用题，出与岗位强相关的
3. 薪资数据必须搜索验证 — 不编造薪资数字
4. 自我介绍不许用套话 — 禁止"我性格开朗""我热爱学习"等空话
5. 反问问题要有深度 — 禁止"请问薪资多少""加班多吗"

不做什么

• 不帮用户编造虚假经历
• 不提供歧视性面试技巧
• 不代写完整简历（那是简历技能的活）