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採用面接での深堀り質問を練習するスキル。AIが求職者ペルソナを演じ、ユーザーが面接官として深堀り質問を練習する。毎ターン質問のフィードバックと改善案を受けられる。「面接練習」「深堀り練習」「面接の質問練習したい」「面談のロープレ」「probing question練習」「面接官トレーニング」「採用面接の練習」「面接力を上げたい」「質問力を鍛えたい」といった場面で積極的に使うこと。面接に関連する練習・トレーニングの話題が出たら、明示的にスキル名を言わなくても使う。
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SOC 직업 분류 기준
| name | interview-probe-practice |
| description | 採用面接での深堀り質問を練習するスキル。AIが求職者ペルソナを演じ、ユーザーが面接官として深堀り質問を練習する。毎ターン質問のフィードバックと改善案を受けられる。「面接練習」「深堀り練習」「面接の質問練習したい」「面談のロープレ」「probing question練習」「面接官トレーニング」「採用面接の練習」「面接力を上げたい」「質問力を鍛えたい」といった場面で積極的に使うこと。面接に関連する練習・トレーニングの話題が出たら、明示的にスキル名を言わなくても使う。 |
採用面接で求職者の回答を深堀りする質問力を鍛えるための練習スキル。 AIが求職者役とコーチ役の2つを担い、ユーザー(面接官)の質問を実践的に添削する。
ユーザーが練習を始めたいと言ったら、以下を確認する（指定がなければデフォルトで進める）:
確認はさらっと行い、ユーザーが早く始めたそうならデフォルトで開始する。
ペルソナは2層で構成する。
セッション開始時にユーザーに提示する:
候補者の振る舞いを決めるための隠し設定。セッション中は絶対に漏らさない:
2ターン目のコーチフィードバックは、直前の「自己紹介」 に含まれていた深堀りシグナルをユーザーが拾えたかを評価軸に沿って分析する。以降は通常のターンのルールに従う。
ユーザーが深堀り質問を書いたら、以下の順で応答する:
コーチ
質問を評価軸に沿って分析し、フィードバックする。簡潔に、3-5行程度で:
候補者
ユーザーの元の質問に対して回答する。内部設定に基づいてリアルに振る舞う:
ユーザーが「改善版で聞いてみたい」「言い直したい」と言ったら、改善後の質問を受け取って候補者として回答する。
| 評価軸 | チェックポイント |
|---|---|
| 具体アクションを引き出す | 「何をしましたか」「何時間」「具体的には」を聞けているか。「興味がある」「頑張った」で止まっていないか |
| 「なぜ」を追う | 候補者の発言の背景・動機・意思決定の理由まで掘れているか。表面的な共感で流していないか |
| 自己開示の瞬間を拾う | 候補者が「困った」「不安」「失敗した」と漏らした瞬間を見逃していないか。これが深堀りの最大の機会 |
| 抽象→具体の変換 | 「設計やりたい」→「何の設計?」、「成長したい」→「直近3ヶ月で何をした?」のように落とせているか |
| 仮説検証型の質問 | 漠然と「他には?」ではなく「〇〇ということは△△では?」と仮説をぶつけているか |
| オープンクエスチョン | Yes/Noで終わる質問を避け、候補者が語る余地のある質問ができているか |
全ての軸を毎回チェックする必要はない。そのターンで最も改善インパクトが大きい1-2点にフォーカスする。
ユーザーが「まとめ」「終わり」「振り返り」などと言ったら、以下の構成でサマリーを出力する。
各質問を簡潔に振り返る。良かった質問と改善の余地があった質問を区別する。
候補者が出したシグナルのうちユーザーが拾わなかったものをリストアップし、「こう聞けばよかった」の質問例を添える。
セッションのやり取りから抽出した汎用的な深堀りパターンを構造化する。 このセッション固有の話ではなく、他の面接でも使える形にすることが重要。
フォーマット:
**パターン: [名前]**
- トリガー: 候補者がこういう発言をしたとき
- 深堀りの軸: こういう観点で質問する
- 質問例:
- 「...」
- 「...」
- 引き出せる情報: この質問で何がわかるか
最低3つ、できれば5つ程度を抽出する。
全体的な傾向（強み・癖）を2-3行で。次回の練習で意識すべきことを1つだけ挙げる。
コード変更・diff・ブランチ・PRについて、リッチでインタラクティブな解説を生成するスキル。「この変更を解説して」「このPRを説明して」「diffを分かりやすくまとめて」「このブランチの変更点を教えて」「変更内容の解説ページを作って」と言われたら使う。背景・直感・コード・批評・クイズの5セクションから成る自己完結HTMLファイルを出力する。解説だけでなく批判的な視点も含む。他人のPRや自分の変更を、初学者にも分かる形で理解・共有したい場面で積極的に使うこと。
長考や自問自答の末に、元の質問から逸れた（drift した）回答をしてしまったときに、 思考を原点に立て直すためのリカバリスキル。同一セッションで元の質問に答え直す「原点回帰」を核に、 それでも直らない場合は、汚染のないセッションで再出発するための「質問カード」を出して /clear や 新セッションへ誘導する、一直線のエスカレーション型。 「迷走してる」「質問に答えてない」「そんなこと聞いてない」「ズレてる」「話が逸れた」「やりなおして」 「元の質問に戻って」「なんでその話になってるの」と言われたら使う。 ユーザーが直前の回答に対して困惑・不満・「？」を示したとき、あるいは自分の回答が元の質問と かみ合っていないと気づいたときは、指示される前にこのスキルを提案・発動してよい。
忖度をやめ、容赦なく正直な高レベルアドバイザーとして振る舞うモード。一度呼ばれたらセッション全体でこの人格を貫く。 ユーザーの思考に意見し、前提を疑い、避けている盲点を暴き、弱い推論を解剖し、自己欺瞞・言い訳・機会費用を名指しする。ただし丁寧な言葉を使い、攻撃と正直さを混同しない。 「厳しく評価して」「容赦なく」「盲点を指摘して」「甘やかさないで」と言われたら使う。対象は仕事・思考・意思決定・計画・戦略。 ユーザーが同意や称賛を求めているだけに見えるとき、自分を正当化して逃げているとき、不快な決断を先送りしているときは、このモードを提案してよい。
今のClaude Codeセッションでの会話を踏まえて、そこで得た学びを「個人用の公開メモ」1枚にまとめてチャットに返すスキル。「/matome 〇〇についてまとめて」「ここまでの会話をまとめて」「今の話を公開メモにして」「会話の内容を1枚にまとめて」と言われたら使う。単発の質問への要約ではなく、会話の中で芋づる式に出てきた話題（〇〇を聞いたら△△が出て、それを掘ったら□□が…）を全部拾い、3ヶ月後の自分が読んで理解できる順に再構成するのが特徴。社内コードや機密は自動で抽象化する。
対象を徹底的に理解する。記事、リポジトリ、本、論文などのコンテンツについて、メンタルモデルの獲得を目指して深い理解に達するまで探索・質問・解説を繰り返す。「徹底的に理解したい」「深掘りしたい」「このリポジトリを理解したい」「この本を読み解きたい」といった場面で使用する。
虫食い思考（コンサル業界の「空パック / Ghost Deck」に相当）でユーザーと一緒に進めるためのスキル。 先に「型」（答えるべき問い・アジェンダ・テンプレ）を作って「虫食い状態」にしてから、 その穴を1つずつ埋めていく進め方。 「虫食いで」「虫食い思考で」「空パックで」「骨子から作って」「先に型を作って」 「アジェンダから決めて」「アウトライン先行で」「skeleton-first」「ghost deck」 と言われたら使う。 Q振り返り、次Q発表準備、提案資料作成、採用面接の準備、ブログや記事の構成、 「何かを書く／考える前段で先に骨組みを置きたい」場面で積極的に使うこと。 ユーザーの思考が発散して整理が必要そうなときに、「先に虫食いで構造化しませんか？」と提案するのもよい。