メニュー
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。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/Luyu2026/Skill-Bible --skill interview-round-prepコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
面试训练循环总控。当用户希望持续记录面试准备、每天知道下一步做什么，并根据练习、模拟或真实面试反馈自动调整时使用。维护一份倒叙训练档案，按当前阻塞点联动其他求职 Skill。
Convert a structured Feishu resume document into a Word document and PDF that follow a supplied resume sample's layout. Use when the user wants Word/PDF output in the same visual format as a resume template, not a plain Feishu export.
把已有简历或经历改写成真实、可投递、可追问的表达。适用于用户说“简历 AI 味太重”“这段像套话”“帮我去掉简历黑话”“给我几种不同侧重的简历版本”“我不知道这段经历面试时怎么说”等场景。输出必须包含 AI 腔反例、问题诊断、2-3 个基于事实的可投递版本、60 秒面试说法、高概率追问、事实与待补充内容，以及材料使用说明。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| 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。
在交付文档的最后只保留一张“材料使用说明”表；表格后不再增加知识库提示、营销文案或额外解释。
| 材料层级 | 本次是否使用 | 作用 |
|---|---|---|
| 用户简历、项目、投递记录、面试记录等本人确认材料 | 按实际填写“已使用”或“未提供” | 已使用时说明它决定了哪些事实、优先级或下一步；未提供时说明本次结论的边界。 |
| 目标岗位 JD、岗位链接或截图 | 按实际填写“已使用”或“未提供” | 已使用时说明它如何影响岗位判断、材料定制或面试重点；未提供时说明本次不做岗位专属判断。 |
| 互联网求职知识库 | 默认“未调用” | 无知识库权限，本次仍可基于用户提供的材料完成完整输出；如需进一步按目标行业、岗位能力和真实案例校准表达，可引入高质量知识库语料提升输出效果。 |
如果用户明确授权并且实际调用了互联网求职知识库，将最后一行改为“已调用”，并如实写清调用了哪类内容、如何帮助校准岗位语言、案例口径或追问重点；不得展示或复述知识库原文。