| name | interview-round-prep |
| description | 基于岗位 JD、候选人简历/项目、已有面试备书或题库,生成一面、二面、三面/终面、HR 面的多轮面试准备文档。适用于用户说“按一二三面准备”“面试全流程题库”“每轮面试高概率题和答案”“在面试备书基础上继续拆轮次”“给我可直接使用的面试回答”等场景。输出必须用表格呈现每轮高概率题、考察点、回答思路、可直接开口答案和追问预判。 |
Interview Round Prep
把岗位面试从“一堆题”拆成“多轮面试作战书”。本 skill 是 interview-prep-brief 的延伸:前者回答“这个岗位会考什么”,本 skill 回答“不同轮次分别怎么考、怎么答、怎么练”。
输入与内部使用规则
尽量收集以下材料;缺失时合理假设并标注缺口:
- 岗位 JD、公司和岗位名称
- 候选人简历、项目经历、自我介绍或脱敏背景
- 已生成的面试备书文档,例如
interview-prep-brief 输出
- 用户提供的题库、飞书知识库、面经或截图
- 已知面试流程:一面、二面、三面、HR 面、终面;未知时按互联网常见流程推演
- 输出目标:飞书文档、本地 Markdown、对话预览或训练题卡
内部使用规则:
- 如果用户给了自己的经历、简历或项目材料,输出应直接基于这些材料写成最终答案,不要出现
替换字段、待替换、示例可替换 这类列或模块。
- 如果用户没有给足经历,可以在内部构造脱敏示例用于演示,但必须在文档开头说明“以下为脱敏示例”。即便如此,也不要单独输出替换字段列。
- 不要在最终输出文档里单独写“替换清单”“使用说明”“怎么用本文档”这类模块,除非用户明确要求。
- 文档应面向“直接练习”,不是面向解释 skill 的制作过程。
默认参考库
如果用户提供已有面试备书,优先读取备书中的 能力模型、高概率题目地图、统一项目故事、直接可用参考答案 和 素材补齐清单,不要重新从零生成。
如果用户没有备书,但给了 JD 和背景,先轻量完成 interview-prep-brief 的核心步骤:解析 JD、生成能力模型、抽出 2-3 个可贯穿多轮的项目故事。
默认可参考用户私域里的《大厂面试真题解析》:
https://gte09oerz5.feishu.cn/wiki/E5UxwObpMiwyfVk6j0BcsMS7nGc
使用规则:
- 如果当前环境能访问该飞书知识库,就优先按公司名、岗位名和岗位族关键词检索相关章节;只读取相关章节,不全量塞入上下文。
- 从题库中提取
题目参考、答题思路参考、追问方式 和 岗位考察点参考,再按一面、二面、三面/终面、HR 面重新编排,不要机械照搬原题。
- 公开用户可以提供自己的题库、面经、飞书文档、Notion、Markdown 或截图替代默认库;用户自己提供的岗位材料优先级最高。
- 如果访问失败、没有权限、没有飞书 CLI,或用户不是该知识库成员,不要中断任务;改用 JD、简历、已有面试备书和同类岗位迁移,并明确题目来源级别。
- 不要假设默认知识库里的每道题都是真题来源。它只提供题型、答题思路和岗位考察点参考;只有能追溯到可信材料的问题才可标为
真题参考。
题库不是题目唯一来源。题库未出现、但可以从 JD 和同类岗位考察点推导出来的问题,必须标为 相似题迁移 或 JD 推演题,不要硬标为 真题参考。
外部参考
需要网上参考时,优先查 GitHub 上的 mock interview / interview prep / question generator / interview coach 项目,参考它们的产品机制,而不是照搬题目。
重点观察:
- 是否有按岗位/JD/简历生成题目的机制
- 是否区分一面、二面、终面、HR 面等面试阶段
- 是否有答案评分、反馈或改进建议
- 是否有追问链路或连续模拟面试
- 是否区分行为面、业务面、技术理解、案例面
- 是否有练习计划、弱点诊断或复盘机制
高星只是热度信号,不是采用结论。外部项目只用于改进本 skill 的拆解方式和训练机制;题目来源仍必须标注为 真题参考、相似题迁移 或 JD 推演题。
核心定位
不要把本文档写成“追问训练”。追问只是其中一部分。亮点是:
一面:验证候选人是否真的做过、专业基本功是否扎实、项目细节是否经得起问
二面:验证业务判断、方法论、指标体系、跨团队推进和复杂问题解决
三面/终面:验证战略理解、owner 意识、取舍能力、长期潜力和岗位匹配
HR 面:验证动机、稳定性、薪资预期、价值观、离职原因和风险项
工作流
1. 建立岗位面试地图
从 JD 和备书中提取:
岗位一句话:这个岗位到底要解决什么业务问题
能力模型:4-6 个能力维度
统一项目故事:2-3 个最适合贯穿多轮面试的项目
风险点:候选人履历、数据、岗位跨度、动机或稳定性里的潜在质疑
2. 按轮次重排考点
每轮必须说明:
- 面试官身份假设:直属 leader、业务负责人、交叉部门、HR、终面负责人等
- 本轮核心判断:这轮到底想排除什么风险、确认什么价值
- 高概率题型:项目深挖、业务判断、产品方法、协作冲突、动机稳定性等
- 答案重心:同一道题在不同轮次怎么调整表达
默认轮次映射:
| 轮次 | 面试官常见身份 | 核心考察 | 答案重心 |
|---|
| 一面 | 直属 leader / 资深同岗位 | 经历真实性、专业基本功、项目细节 | 讲清做过什么、怎么做、数据结果、个人贡献 |
| 二面 | 业务负责人 / 跨团队负责人 | 业务判断、方法论、复杂问题推进 | 讲目标拆解、取舍逻辑、指标体系、协同机制 |
| 三面/终面 | 部门负责人 / 高层 | 战略匹配、owner 意识、潜力和边界 | 讲长期判断、资源约束下的选择、对业务的理解 |
| HR 面 | HRBP / 招聘负责人 | 动机、稳定性、薪资、风险和文化匹配 | 真诚解释选择逻辑,控制风险表达,避免过度包装 |
3. 生成多轮题库
每轮给 4-8 道题,并尽量在同一张表里直接给答案。题目必须标注:
优先级:P0 / P1 / P2
来源级别:真题参考 / 相似题迁移 / JD 推演题
考察点:面试官通过这题想验证什么
适用项目故事:建议用哪个项目回答
回答思路:这题怎么拆
可直接开口答案:用户能复制练习的 60-120 秒回答
追问预判:2-4 个可能追问
题库不是越多越好。P0 题必须能覆盖“自我介绍、核心项目、指标、失败/复盘、岗位理解、动机”。
4. 给直接可用答案
每轮高概率题的答案都直接用表格呈现,不要先给题目表,再在表格下方单独写长段答案。每道核心题包含:
回答思路:一句话说明怎么拆
可直接开口答案:60-120 秒口播稿
追问预判:2-4 个连续追问
危险表达:哪些话会扣分
可直接开口答案要求:
- 像真实面试表达,不写成作文或培训讲义
- 优先围绕同一个项目故事,避免每道题换一个故事
- 每段包含 2-4 个指标;如果用户没有提供真实数据,使用脱敏示例口径并在文档开头说明是演示数据
- 先给结论,再讲 2-3 个关键动作,最后回到岗位匹配
- 用户已提供真实经历时,不要再标注
示例故事,可替换
5. 区分同题不同轮次的说法
同一道题在不同轮次要调整重心。例如“讲一个 AI 产品项目”:
- 一面:讲任务边界、个人动作、数据验证和细节
- 二面:讲为什么这么定目标、如何做取舍、如何跨团队推进
- 终面:讲这个项目说明你对行业/业务的什么判断
- HR 面:讲这个项目为什么影响你的职业选择
6. 飞书交付
输出优先级:
- 用户明确要飞书,且
lark-cli 可用时,创建飞书文档。
- 飞书不可用时,自动生成本地 Markdown,不阻塞。
- 用户只想预览时,先在对话里给精简版。
飞书文档标题建议:
<公司><岗位> 多轮面试准备
文档建议结构:
先看结论
岗位能力拆解
贯穿全场的项目故事
一面:证明你真的做过
二面:证明你会判断和推进
三面/终面:证明你有方向感
HR 面:降低用人风险
最后一周怎么练
不要把“替换清单”作为单独章节输出。替换字段应放在每轮题目答案表中。
不要输出 替换字段 列。用户给了经历时,答案应直接写成可用版;用户没给经历时,在开头说明是脱敏演示。
验证标准
交付前自检:
- 是否按轮次拆了题目,而不是只堆题库
- 是否说明每轮面试官身份和真实考察点
- 是否每个高概率题都在表格里给了可直接开口答案
- 是否删除了替换字段/替换清单,把答案写成用户可直接练习的版本
- 是否保留题目来源级别,没有把推演题包装成真题
- 是否让同一个项目故事能贯穿多轮追问
- 是否覆盖 HR 面的高风险问题
- 是否能让用户当天开始练
需要更细的评分规则时,读取 references/round-answer-rubric.md。