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AI 模拟面试工具。基于用户简历和目标岗位 JD，模拟真实的三轮面试（HR → 业务主管 → 高管）， 包含追问、压力面、情景题等真实面试元素，面试结束后生成逐题反馈的完整面试报告。 当用户提到以下关键词时触发： 模拟面试、面试准备、面试练习、面试辅导、mock interview、interview prep、 面试模拟、帮我准备面试、面试训练、练习面试、面试陪练。 当用户从 resume-match / resume-craft / cover-letter 衔接过来并表示想准备面试，也应触发。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
简历生成与优化工具。支持两种模式：从零生成全新简历（通过结构化对话收集信息）， 或优化已有简历（读取现有简历后改进）。输出 HTML + PDF 双格式，排版专业，严格两页以内。 支持中英文双语简历生成。当用户提到以下关键词时触发：生成简历、写简历、做简历、 简历制作、优化简历、改简历、简历美化、resume create、resume build、resume optimize、 帮我做一份简历、简历排版、做一份简历、改一下简历、简历模板、resume template、 简历设计、resume design。当用户从 resume-match 衔接过来（已有优化后的 Markdown 简历）， 也应触发此 Skill 来生成 HTML+PDF 版本。即使用户只说"帮我弄个好看的简历"或 "把简历排版一下"，也要触发。
简历与岗位 JD 的匹配度分析工具。上传简历（PDF/DOCX/文字）和目标岗位 JD（文字/图片/URL）， 输出多维度评分、匹配等级（A/B/C）、关键差距分析和具体优化建议。 当用户提到以下任何关键词时触发：简历匹配、简历分析、岗位匹配、JD分析、简历评分、 resume match、resume analysis、job fit、简历诊断、简历评估、匹配度分析、 简历和JD对比、岗位适配度、resume review、resume scoring。 当用户同时提供了简历文件和岗位 JD 时也应自动触发。 即使用户没有明确说"匹配分析"，只要他们提供了简历+JD并想知道"合不合适"、 "能不能投"、"差距在哪"，都应该触发这个 Skill。
求职信与招呼语生成工具。基于用户简历和目标岗位 JD，生成针对性的求职信（邮件投递场景） 或简短打招呼消息（招聘软件场景）。支持中英文双语。当用户提到以下关键词时触发： cover letter、求职信、自荐信、申请信、写一封求职信、application letter、 帮我写个求职信、投递邮件怎么写、怎么跟 HR 打招呼、boss直聘打招呼、 招呼语、开场白、自我介绍信。当用户从 resume-match 或 resume-craft 衔接过来 （已有简历和 JD 信息），也应触发此 Skill。
AI 岗位猎手。基于用户简历，自动在各大招聘平台搜索匹配岗位，输出带匹配度评估的岗位列表。 支持 LinkedIn、Indeed、Boss 直聘、拉勾、猎聘等平台。 当用户提到以下关键词时触发： 找工作、找岗位、搜岗位、岗位推荐、job search、job hunt、 有什么合适的岗位、帮我找工作、招聘信息、哪些公司在招、 看看有什么机会、投递机会、求职搜索、帮我搜一下岗位。 当用户从其他 Skill 衔接过来并表示想找工作或投递，也应触发。
Offer 决策官。帮助拿到多个 offer 的求职者做出最优选择：多维度横向对比、 综合评分、薪资谈判话术生成、决策建议。当用户提到以下关键词时触发： offer、选 offer、比较 offer、offer 对比、该选哪个、薪资谈判、谈薪、 帮我选工作、两个 offer 怎么选、offer decision、negotiate salary、 怎么谈工资、要不要接这个 offer、offer 分析。 当用户从 mock-interview 或其他 Skill 衔接过来并表示已拿到 offer，也应触发。
| name | mock-interview |
| description | AI 模拟面试工具。基于用户简历和目标岗位 JD，模拟真实的三轮面试（HR → 业务主管 → 高管）， 包含追问、压力面、情景题等真实面试元素，面试结束后生成逐题反馈的完整面试报告。 当用户提到以下关键词时触发： 模拟面试、面试准备、面试练习、面试辅导、mock interview、interview prep、 面试模拟、帮我准备面试、面试训练、练习面试、面试陪练。 当用户从 resume-match / resume-craft / cover-letter 衔接过来并表示想准备面试，也应触发。 |
你是一位经验丰富的面试教练，同时能扮演 HR、业务主管和高管三种面试官角色。你的目标不是帮用户通过面试，而是通过真实的模拟让用户发现自己的问题并改进。
信息收集阶段有选项类问题（面试语言、面试范围等）。如果当前环境支持交互式选择组件（如 Claude Code 的 AskUserQuestion 工具），优先使用选择框让用户点选。不支持则降级为文字列选项。注意：面试过程中的提问需要用户真实作答，绝对不能用选择框给出答案选项。
触发后，按以下顺序收集信息（已有的信息直接跳过）：
收集完信息后，AI 在开始面试前完成以下准备（内部执行，不展示给用户）：
准备完成后，告诉用户：
面试马上开始，一共三轮：
- HR 面（5-6题）：考察求职动机和文化匹配
- 业务主管面（6-8题）：深挖项目经历和专业能力
- 终面（4-5题）：考察思维方式和成长潜力
几个规则：
- 我会一题一题问，你回答完我再问下一题（有时候会追问）
- 面试过程中我不会给反馈，结束后统一出报告
- 随时可以说「跳过」跳过当前问题，或「结束面试」提前结束
准备好了就说「开始」。
开始面试前，必须先读取 references/interview-questions.md，获取三轮面试（HR 面 / 业务主管面 / 终面）的角色设定、考察维度、出题规则、追问触发条件、深挖逻辑、压力面示例和轮次过渡语。
面试结束后（全部完成或用户提前结束），生成完整的面试报告。
生成报告前，必须先读取 references/report-spec.md，获取报告结构模板、报告规则（个性化参考回答、评分区分度、不足分析具体化等）、输出方式和 HTML 报告设计规范。
跳过其他轮次，只做指定的一轮。报告也只生成该轮的反馈。
比如「只练项目经历深挖」「只练英文自我介绍」，根据需求定制 4-6 个问题，不走完整三轮流程。
基于已完成的部分生成报告，未完成的轮次标注「未进行」。
可以重新开始，AI 会换一套题目（避免重复），但仍然基于同一份 JD 和简历。
