wish-offers

name	wish-offers
description	通用面试调研助手——输入任何公司+岗位+JD，自动生成完整的面试准备包。 必填字段（公司/JD）支持公司名、链接、文字粘贴等多种形式； 选填的个人背景支持 PDF 简历、Markdown 简历或文字描述； 项目可以直接传 GitHub / Demo 链接。 输出包括公司分析、岗位拆解、岗位匹配度、定制话术、STAR 案例、反向提问清单。 支持简化版（30 分钟速览）和深度版（基于个人背景的深度定制）。 适用于任何行业、任何公司、任何岗位的面试准备。
metadata	{"version":"3.1","author":"桑达蕤","category":"面试准备","tags":["面试调研","求职准备","STAR 案例","话术定制","反向提问"],"created_date":"2026-04-27","updated_date":"2026-04-27","requirements":["WebSearch 工具（搜索目标公司和行业信息）","可选：md_to_pdf.py 脚本（PDF 转换）"],"input_params":[{"name":"company","type":"string | url","required":true,"description":"目标公司，支持两种形式：\n1. 公司名（中英文均可，如：Minimax、阿里云、字节跳动、Stripe）\n2. 公司官网 / 招聘页 / 招股书页的 URL（自动用 WebFetch 抓取）\n"},{"name":"position","type":"string","required":true,"description":"目标岗位简称（如：技术销售、产品经理、Java 开发、运营）"},{"name":"jd_content","type":"string | url","required":true,"description":"岗位描述（JD）内容，支持三种形式：\n1. 完整 JD 文字（直接粘贴 JD 全文）\n2. JD 链接（如 LinkedIn / BOSS / 公司招聘页 URL，自动 WebFetch 抓取）\n3. 关键要点（至少包含「核心职责」+「能力要求」两类内容）\n"},{"name":"version_type","type":"string","required":false,"default":"simplified","description":"调研深度：simplified（简化版）或 deep（深度版）","enum":["simplified","deep"]},{"name":"user_background","type":"string | object | file_path","required":false,"description":"用户背景（深度版强烈建议提供），支持三种形式：\n1. 文字描述（自由格式或 YAML 结构）\n2. 简历 PDF 文件路径（自动调用 Read 工具解析 PDF 文本）\n3. 简历 Markdown / Word 文件路径\n建议涵盖：工作年限、当前岗位、项目经历、核心技能、转型动机\n"},{"name":"key_projects","type":"string | url[] | file_path","required":false,"description":"核心项目，支持三种形式：\n1. 文字描述（项目背景 + 个人角色 + 量化结果）\n2. 项目链接列表（GitHub Repo、案例页面、Demo 链接）\n3. 如已包含在 user_background 简历里，本字段可省略\n"},{"name":"output_format","type":"string","required":false,"default":"markdown","description":"输出格式：markdown 或 pdf","enum":["markdown","pdf"]}],"output_format":["markdown","pdf"],"error_handling":["公司链接无法访问时，自动降级到公司名搜索","JD 链接抓取失败时，提示用户改为粘贴 JD 文字","PDF 简历解析为空或乱码时，提示用户改为文字描述","项目链接无效时，跳过该项目并提示用户","用户背景不足时，先生成通用模板，再引导补充"]}

Wish Offers — 通用面试调研 Skill

用途

为任何公司、任何岗位的面试准备提供系统化调研支持。一次调用，输出可直接用于面试的完整准备包。

触发条件

当用户提到以下关键词时自动触发：

• "面试调研"、"准备面试"、"帮我准备 XX 公司的面试"
• "面试 XX 公司"、"XX 岗位 面试"
• "面试话术"、"反向提问"、"STAR 案例"
• 关键短语："我下周面试"、"我拿到了 XX 的面试"

核心能力

1. 公司分析

• 基本盘：成立时间、融资、营收、市场地位
• 业务结构：核心产品、收入来源、业务线划分
• 战略方向：当前重点、未来 1-3 年规划
• 竞争格局：直接竞品、差异化优势、市场风险

2. 岗位拆解

• 职责定义：核心 KPI、日常工作内容
• 能力模型：硬技能、软技能、行业认知
• 薪酬范围：底薪、提成/奖金、整体收入预估
• 晋升路径：1-3 年的成长方向

3. 个人匹配度分析（深度版）

• 三大优势提炼：基于你的背景找出区别于其他候选人的独特卖点
• 短板识别与弥补话术：如何应对经验不足的质疑
• 6 个 STAR 案例：覆盖不同能力维度，可直接用于回答高频问题
• 电梯演讲：30 秒和 1 分钟两个版本

4. 面试话术包

• 高频问题回答模板（自我介绍、为什么来、最大缺点、期望薪资等）
• 行业特定问题应对（针对目标行业的专业问题）
• 异议处理（被质疑时怎么接）

5. 反向提问清单

• 关于岗位（必问 3 个）
• 关于支持（必问 3 个）
• 关于流程（必问 2 个）
• 关于发展（选问）

使用流程

核心原则：先问后做，不主动假设。 每次被触发后，先用一条消息把所有问题一次性列出来，等用户回答后再开始调研。 不能分多轮逐一追问，也不能在用户没有确认之前就默认进入分析阶段。

---

第一步：开场 + 一次性列出所有问题（固定话术）

每次被触发后，发送以下完整开场消息，所有问题一次性列出：

你好！我是 Wish Offers，帮你做面试调研的助手 🎯

先问你几件事，填完我就开始帮你准备。

━━━━━━━━━━ 必填（4 项）━━━━━━━━━━

【必填 1】目标公司是哪家？
          公司名 或 官网/招聘页链接均可

【必填 2】应聘的岗位是什么？
          说岗位名称就好，比如：后端工程师、技术销售

【必填 3】JD（职位描述）给我一下
          直接粘贴 JD 文字，或发招聘页链接

【必填 4】你的个人背景
          · 简历 PDF 路径，如 ~/Documents/简历.pdf
          · 或直接描述：几年经验、做过什么公司/岗位、最重要的 2-3 个项目（带数据更好）

━━━━━━━━━━ 必选（2 项）━━━━━━━━━━

【必选 5】简化版 还是 深度版？
          · 简化版：30 分钟出报告，公司分析 + 岗位拆解 + 高频问题 + 反向提问
          · 深度版：完整准备包，含 STAR 案例 + 定制话术（基于你的背景深度定制）

【必选 6】输出格式：Markdown 还是 PDF？
          · Markdown：在编辑器查看修改，方便做笔记
          · PDF：方便手机查看或打印

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

回复我就好，不用按格式，我来整理 ✍️

---

第二步：收到回复后补问缺失项

用户回复后，识别已有信息，仅对缺失字段进行追问，一次性列出所有缺失项，不要逐一分轮追问。

补问规则：

• ①②③ 必填，缺任何一个都要追问
• ④ 缺版本时追问
• ⑤ 简化版可不填；深度版无背景时说明"可先生成通用版，匹配度分析会较浅"
• ⑥ 格式必须确认，不能默认

---

第三步：确认信息，开始执行

收到所有信息后，复述一遍让用户确认：

好，帮你确认一下：

- 目标公司：{公司名}
- 目标岗位：{岗位}
- JD：已收到
- 调研版本：{简化版 / 深度版}
- 个人背景：{已提供 / 未提供}
- 输出格式：{Markdown / PDF}

没问题的话，我开始调研了 🚀
（有要改的现在说）

等用户确认后，进入解析与分析流程。

---

快捷输入支持

如果用户一次性提供了足够信息，自动识别已有字段，只补问真正缺失的部分（同样一次性列出，不要分轮追问）。 六项全齐时，直接跳到确认步骤。

第二步：解析输入源（Skill 自动执行）

根据用户提供的形式，分别处理：

2.1 处理「公司」字段

用户提供形式	Skill 处理方式
纯公司名	直接进入第三步 WebSearch
URL（http/https 开头）	调用 WebFetch 抓取页面内容，提取公司名、业务介绍、产品信息后，再走 WebSearch 补充
多个 URL	逐一抓取，合并提取的关键信息

2.2 处理「JD 内容」字段

用户提供形式	Skill 处理方式
文字（完整 JD）	直接解析「核心职责」「能力要求」「加分项」
URL	WebFetch 抓取，再解析
关键要点	直接使用，但提示用户补全可能更准确

抓取失败时的降级策略：

⚠️ 自动降级
原因：[链接无法访问 / 内容被反爬]
处理：请将 JD 文字直接粘贴给我，我会基于文字进行调研。

2.3 处理「user_background」字段

用户提供形式	Skill 处理方式
文字 / YAML	直接解析
.pdf 文件路径	调用 Read 工具（自动支持 PDF → 文本），提取工作经历、项目、技能
.md / .txt 文件路径	调用 Read 工具读取
.docx 文件路径	提示用户先转为 PDF 或 Markdown

2.4 处理「key_projects」字段

用户提供形式	Skill 处理方式
文字描述	直接解析
GitHub Repo URL	WebFetch 抓取 README 和项目描述
案例 / Demo URL	WebFetch 抓取页面，提取项目背景和成果
已包含在 user_background 简历里	跳过本字段

2.5 解析完成后的内部数据结构

parsed_input:
  company:
    name: "<公司名>"
    industry: "<推断行业>"
    extra_facts: ["<从 URL 抓取的额外事实>"]
  position:
    name: "<岗位名>"
    jd_summary:
      core_responsibilities: ["职责 1", "职责 2", ...]
      requirements: ["要求 1", "要求 2", ...]
      bonus_points: ["加分项 1", ...]
  user_background:
    years_of_experience: "<X 年>"
    current_role: "<岗位>"
    industries: ["..."]
    projects: ["项目 1", "项目 2", ...]
    skills: ["..."]
    motivation: "<转型动机>"
  resolved_at: "<当前时间>"

第三步：加载对应版本的 Prompt

• 简化版：加载 prompts/simplified_research.md
• 深度版：加载 prompts/deep_research.md

第四步：公司信息补充搜索（WebSearch）

基于解析结果，执行以下搜索（用 {company} 替换公司名）：

基础信息搜索:
  - "{company} 公司介绍 业务"
  - "{company} 融资 估值"
  - "{company} 财报 营收"
  - "{company} 创始人 团队"

产品与战略搜索:
  - "{company} 核心产品"
  - "{company} 战略方向 2026"
  - "{company} 最新动态 新闻"

竞品与行业搜索:
  - "{company} 竞品 对比"
  - "{company} 所在行业 趋势"
  - "{company} 市场份额"

岗位与文化搜索:
  - "{company} {position} 招聘"
  - "{company} {position} 薪资 脉脉"
  - "{company} 公司文化 内部评价"

注意：第二步已经从 URL 抓到的信息不要重复搜索，避免浪费配额。

第五步：JD 与用户背景的匹配分析

把第二步解析出的 jd_summary 和 user_background 进行逐项对比：

match_analysis:
  - requirement: "<JD 中的某项要求>"
    user_evidence: "<用户背景中可印证的项目/技能>"
    match_level: "完全匹配 / 基本匹配 / 经验有限 / 无相关经验"
    coverage_strategy: "<如何在面试中弥补>"

简化版：在「岗位深度分析」里展示一段总结。 深度版：作为「岗位匹配度评估」的核心模块输出。

第六步：加载术语和话术模板

• prompts/terminology.md：按公司行业挑选术语速查表
• prompts/interview_scripts.md：通用面试话术框架

第七步：生成最终报告

按 Prompt 模板的输出结构生成完整调研报告。

第八步：可选 PDF 输出

如果用户要 PDF：

• 调用 md_to_pdf.py 脚本（如已配置）
• 或建议使用 VS Code Markdown PDF 插件 / 在线工具

命令示例

示例 1：最简调用（公司名 + 岗位 + 简短 JD）

帮我准备 字节跳动 后端开发 的面试

JD：负责抖音核心服务后端开发，需要 Go / Java，3 年以上分布式经验，
熟悉高并发，了解微服务架构。

示例 2：JD 是链接

公司：Stripe
岗位：Solutions Engineer
JD：https://stripe.com/jobs/listing/solutions-engineer/xxx

Skill 会自动 WebFetch 抓取 JD 页面。

示例 3：公司也是链接

公司主页：https://www.minimaxi.com/
招聘页：https://www.minimaxi.com/careers/xxx
岗位：大模型技术销售
JD：https://...

示例 4：用户背景是 PDF 简历

帮我做深度版调研

公司：阿里云
岗位：技术销售
JD：（粘贴的 JD 文字）
我的简历：/Users/xxx/Documents/我的简历.pdf

Skill 会自动 Read 这个 PDF 并提取关键信息。

示例 5：项目是 GitHub 链接

公司：Anthropic
岗位：Forward Deployed Engineer
JD：（链接或文字）
简历：~/resume.pdf
重点项目：
  - https://github.com/myname/llm-eval-pipeline
  - https://github.com/myname/agent-framework

示例 6：完整深度版（混合形式）

帮我做深度版面试调研，要 PDF 输出

公司：Minimax
岗位：大模型技术销售
JD：https://www.minimaxi.com/careers/xxx

背景：5 年 SRE，做过 SHEIN 和沐瞳，想转销售
简历：/Users/me/Documents/简历_2026.pdf
项目链接：
  - https://github.com/me/aiops-toolkit
  - 千万级上云项目（文字补充：签约阿里云 1500 万，零故障迁移）

数据来源与可靠性

推荐的可靠来源（按可靠性排序）

来源	适用	可靠性
公司官网/招股书/财报	财务、战略、产品	★★★★★
官方技术博客/Newsroom	技术细节、产品更新	★★★★★
36氪、虎嗅、财新等权威媒体	行业分析、商业动态	★★★★☆
LinkedIn、脉脉员工分享	内部文化、团队规模	★★★☆☆
看准网、Glassdoor	薪资范围、面试体验	★★★☆☆
知乎、小红书	主观评价、补充视角	★★☆☆☆

信息缺失时的处理

如果某些信息无法获取，明确标注：

⚠️ 数据获取限制

[具体信息] 无法从公开渠道获取，原因：[链接失效 / 内容受限 / 信息未公开]

替代方案：
- 使用 [备用来源]
- 基于行业平均水平估算（已标注）
- 建议在面试中直接询问验证

输出文件结构

输出/
├── {公司名}_{岗位}_面试调研报告.md     # 主报告
├── {公司名}_{岗位}_面试调研报告.pdf    # 可选 PDF
└── 附件/
    ├── 术语速查表.md                  # 行业术语
    ├── 话术模板.md                    # 通用话术
    └── STAR案例集.md                  # 深度版专属

Prompt 模板对应

Prompt 文件	用途
prompts/simplified_research.md	简化版调研框架
prompts/deep_research.md	深度版调研框架（含 STAR、话术）
prompts/terminology.md	行业术语指南（按行业匹配）
prompts/interview_scripts.md	通用面试话术与反向提问

错误处理示例

公司无法搜索到

⚠️ 公司信息有限

「{company}」的公开信息较少，可能是：
- 创业初期的小公司
- 公司名称拼写需要确认
- 信息保密度较高（如军工、政府类）

建议：
1. 确认公司全称（中英文）
2. 提供公司官网链接
3. 通过该公司员工或猎头获取一手信息
4. 我可以基于行业标准给出通用调研框架

岗位信息不明确

⚠️ 岗位信息需要细化

「{position}」在不同公司可能有不同含义。请补充：
1. 是技术岗、商务岗还是混合岗？
2. 主要工作是 ToB 还是 ToC？
3. 是否有具体的 JD 链接？

明确这些后，调研结果会更精准。

版本历史

版本	日期	更新内容
3.1	2026-04-27	必填项支持链接（公司 URL、JD URL）；新增 JD 必填字段；选填项支持 PDF 简历自动解析；项目支持 GitHub/Demo 链接；新增「输入解析」阶段
3.0	2026-04-27	改造为通用版，支持任何公司、任何岗位
2.0	2026-04-27	合并简化版和深度版，适配 OpenClaw
1.0	2026-04-27	初始版本，仅 Minimax 特化

项目地址

• GitHub: https://github.com/LSangdarui/wish-offers
• Issues: https://github.com/LSangdarui/wish-offers/issues

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Skill 版本：v3.0（通用版） 更新日期：2026-04-27 适配平台：OpenClaw / Cursor