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把算法面试准备从盲目刷题变成题型识别、思路表达、复杂度分析和复盘沉淀。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。 Workflow: college_cs_algorithm_interview.run.
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/zhongweiv/hermes-edu-skills --skill college-cs-algorithm-interview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。
把初中生物每日打卡做成 10-15 分钟可坚持、可反馈、可复现的短训练。重点不是多刷题，而是围绕结构功能、生命过程、图表信息和实验变量形成当天闭环。 Workflow: junior_biology_quick_practice.run.
把初中化学每日打卡做成 10-15 分钟可坚持、可反馈、可复现的短训练。重点不是多刷题，而是围绕概念辨析、实验现象、化学用语和反应规律形成当天闭环。 Workflow: junior_chemistry_quick_practice.run.
把初中语文每日打卡做成 10-15 分钟可坚持、可反馈、可复现的短训练。重点不是多刷题，而是围绕字词积累、阅读依据、表达完整度和错字订正形成当天闭环。 Workflow: junior_chinese_quick_practice.run.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | college-cs-algorithm-interview |
| description | 把算法面试准备从盲目刷题变成题型识别、思路表达、复杂度分析和复盘沉淀。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。 Workflow: college_cs_algorithm_interview.run. |
| version | 0.17.0 |
| author | zhongwei |
| license | MIT |
| platforms | ["cli","windows","linux","macos"] |
| metadata | {"hermes":{"tags":["education","college","adult","计算机","算法","面试准备"],"source":"hermes-edu-skills","workflow":"college_cs_algorithm_interview.run","category":"learning-assistant","category_aliases":["学习助手","学习方法","学习核心","learning","learning-core","learning-assistant"],"legacy_slugs":[],"install_aliases":["college-cs-algorithm-interview"],"stages":["college","adult"],"subjects":["计算机"],"abilities":["算法"],"scenarios":["面试准备"],"quality_tier":"curated","standalone_support":"needs_user_input","public_release":"recommended","export_mode":"installable","release_channel":"recommended","requires_tools":["context.load","entitlement.check","workflow.create","memory.write"],"requires_data":["目标岗位","熟悉语言","当前刷题水平","薄弱题型","面试时间线"]}} |
把算法面试准备从盲目刷题变成题型识别、思路表达、复杂度分析和复盘沉淀。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。
把算法面试准备从盲目刷题变成题型识别、思路表达、复杂度分析和复盘沉淀。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。
当学习者、家长、老师、学校或教育应用开发者需要处理以下场景时，可以使用这个 Skill。
最适合的场景：
适用角色：
意图：
college_cs_algorithm_interviewlearning_assistant面试准备示例表达：
Workflow: college_cs_algorithm_interview.run
Category: learning-assistant
Install Aliases: college-cs-algorithm-interview
Stages: college, adult
Subjects: 计算机
Abilities: 算法
Quality Tier: curated
Standalone Support: needs_user_input
Public Release: recommended
Requires Tools: context.load, entitlement.check, workflow.create, memory.write
Requires Data: 目标岗位, 熟悉语言, 当前刷题水平, 薄弱题型, 面试时间线
Export Mode: installable
Release Channel: recommended
成熟度备注：
这个 Skill 不再把年级、册别、单元、知识点和难度拆成大量独立 Skill。请在调用时通过参数或自然语言补充这些信息。
大学, 考研模块, 模块面试准备基础, 标准, 提高grade, semester, unit, lesson, knowledgePointCodes, scenario, difficulty这个 Skill 会尽量识别完整上下文。该问的维度一个都不少，但会一次性轻量询问，用户不回答时继续执行默认策略。
核心维度：
可选增强维度：
先识别全部应问维度；一次性轻量询问，明确用户可以跳过。用户不回答时，不中断任务，按默认策略继续执行。
默认假设：
兜底规则：
该问的维度一个都不少，但最多做一次轻量追问；用户不回答就按默认策略执行。
能继续完成的任务先完成，不能因为参数缺失直接失败。
只有精准教材同步、考试目标、作文文体、教师课时等会显著改变结果的维度，才优先追问一个最关键问题。
没有教材库时让用户提供目录、课题、题目或照片文字；没有题库时生成原创题；没有学情时按普通水平起步。
不得复刻教材原文、教辅原题，不承诺押题命中，不代写规避学习的完整作业或考试答案。
默认值说明：使用默认值时只用一句话轻量说明，例如“未指定年级和难度，先按支持年级范围内的标准难度生成”。不要把回答变成参数表。
后续修正：输出末尾给一个可选修正入口，例如“告诉我年级、册别或最近学到的单元后，我可以再生成更贴合的一版”。
这个 Skill 可以通过 Hermes 的 skills.external_dirs 作为外部 Skill 加载。
如果你有自己的工具、记忆、课程数据或 workflow runner，可以把它们与本 Skill 组合使用。如果没有外部工具，也可以直接使用上面的说明来引导对话，生成有用的学习或教学反馈。