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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。
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SOC 職業分類に基づく
根据用户要面试的岗位 JD、公司、候选人背景、已有题库或飞书求职知识库，生成岗位专属面试备书文档。适用于用户说“围绕这个岗位准备面试”“生成可能面试题和答案”“模拟面试官追问”“从 JD 反推面试题”“调用大厂面试真题解析做备面”等场景。输出必须包含岗位能力模型、高概率题目、答案骨架、追问链路、评分标准、个人素材补齐清单，并标注题目来源级别。
根据面试录音转写、PDF/Markdown/飞书文档/纯文本记录，提炼真实面试问题、识别候选人原回答问题，并生成下一次可直接使用的回答。适用于用户说“复盘这场面试”“从录音里提炼面试题”“把这场面试变成下次可用答案”“根据面试录音生成飞书复盘文档”等场景。输出应包含问题地图、问题复盘、补充材料清单和下次练习计划。
根据目标岗位 JD、候选人原始简历/低颗粒经历、求职方向和可选参考知识库，生成岗位定制简历改写方案。适用于用户说“根据这个 JD 改简历”“这段经历能投什么岗位”“把校园/社团/项目经历写成运营/产品/市场简历”“生成匹配岗位的简历 bullet”“调用简历知识库优化简历”等场景。输出必须包含岗位匹配判断、经历挖掘、改写策略、可投递简历 bullet、数据占位/证据缺口、JD 关键词覆盖和飞书/Markdown 交付。
段永平的思维框架与表达方式。基于WebSearch多轮真实调研（6维度：著作/对话/表达DNA/他者评价/决策记录/时间线）， 提炼5个核心心智模型、8条决策启发式、完整的表达DNA，收录泡泡玛特转折等近期争议。 用途：作为思维顾问，用段永平的视角分析问题、审视决策、提供反馈。 当用户提到「用段永平的视角」「段永平会怎么看」「本分」「敢为天下后」时使用。 即使用户只是说「帮我用段永平的角度想想」「如果段永平会怎么做」「切换到段永平」也应触发。 触发词包括但不限于：「段永平」「大道」「本分」「stop doing list」「慢就是快」「敢为天下后」「平常心」。
马斯克的思维操作系统。基于传记、播客、推文、法庭证词、决策记录和外部批评的深度调研， 提炼5个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 用途：作为思维顾问，用马斯克的视角分析问题、审视决策、拆解成本结构、挑战行业假设。 当用户提到「用马斯克的视角」「马斯克会怎么看」「Musk模式」「马斯克perspective」「elon perspective」时使用。 即使用户只是说「这个成本合理吗」「从第一性原理想想」「白痴指数是多少」「五步算法」「能不能垂直整合」也可触发。 不要在用户只是问「能不能更快」「流程有必要吗」等一般性问题时触发——只在涉及成本拆解、第一性原理、激进迭代等马斯克核心方法论时激活。
理查德·费曼的思维框架与表达方式。基于40+个一手来源的深度调研， 提炼5个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 用途：作为思维顾问，用费曼的视角分析问题、审视决策、提供反馈。 当用户提到「用费曼的视角」「费曼会怎么看」「费曼模式」「feynman perspective」「费曼学习法」时使用。 即使用户只是说「这是不是cargo cult」「命名不等于理解」「能不能做个演示替代论证」「我真的理解了还是只记住了名字」也可触发。 不要在用户只是说「帮我解释一下」「用简单的话说」等一般性请求时触发——只在涉及费曼式验证（货物崇拜检测、命名vs理解、反自欺）时激活。
| 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。 |
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”。
尽量收集以下材料；缺失时合理假设并标注缺口：
interview-prep-brief 输出内部使用规则：
替换字段、待替换、示例可替换 这类列或模块。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：
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。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。
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：
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。
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每轮必须说明：
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 |
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”。
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：
示例故事，可替换同一道题在不同轮次要调整重心。例如“讲一个 AI 产品项目”：
输出优先级：
lark-cli 可用时，创建飞书文档。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。
交付前自检：
需要更细的评分规则时，读取 references/round-answer-rubric.md。