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根据面试录音转写、PDF/Markdown/飞书文档/纯文本记录，提炼真实面试问题、识别候选人原回答问题，并生成下一次可直接使用的回答。适用于用户说“复盘这场面试”“从录音里提炼面试题”“把这场面试变成下次可用答案”“根据面试录音生成飞书复盘文档”等场景。输出应包含问题地图、问题复盘、补充材料清单和下次练习计划。
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基于 SOC 职业分类
| name | interview-transcript-replay |
| description | 根据面试录音转写、PDF/Markdown/飞书文档/纯文本记录，提炼真实面试问题、识别候选人原回答问题，并生成下一次可直接使用的回答。适用于用户说“复盘这场面试”“从录音里提炼面试题”“把这场面试变成下次可用答案”“根据面试录音生成飞书复盘文档”等场景。输出应包含问题地图、问题复盘、补充材料清单和下次练习计划。 |
把面试录音/转写稿变成“下一次能用的备面材料”。不要只总结面试内容；核心价值是从真实问答里抓出面试官真正关心的问题、原回答的失分点，并重写成下一次可直接开口的答案。
尽量收集以下材料；缺失时合理假设并标注缺口：
如果用户只给录音转写，也要先基于转写内容完成复盘，不要因为缺 JD/简历中断。
需要网上参考时，优先查 GitHub 上的 mock interview / interview coach / interview feedback / interview transcript analysis 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复盘结构和训练机制；真实题目来源仍以用户转写稿为准。
先识别说话人、时间线、面试阶段和主题。转写稿常见问题：
清洗时不要过度改写原意；重点保留问题、追问、候选人回答和关键业务数字。
把问题分三类：
真实问题：面试官明确问过隐含追问：面试官没有完整说出，但从打断/追问中能推断下次高概率题：基于本场弱点和岗位推演出的下一次可能问题每道题标注：
不要泛泛说“回答不够好”。诊断要落在可改动作上：
对用户文档只输出一个 问题复盘 模块，不再拆成 核心问题复盘 和 其他问题复盘。用户视角不需要理解内部分类，只需要看到真实面试题、原回答问题和下次怎么答。
内部可以按优先级组织：先放 P0/P1 的专业能力、业务判断、项目深挖、关键追问，再放自我介绍、离职原因、自我评价、薪资预期、职业规划、候选人提问等辅助判断问题。
不要单独拆出 HR 问题风险修正 章节；HR 类问题放进 问题复盘 即可。
每道 P0/P1 题都用表格直接给答案。列建议：
| 优先级 | 真实面试题 | 考察点 | 原回答问题 | 下次回答思路 | 可直接开口答案 | 追问预判 |
答案要求：
输出用户下次面试前必须补齐的材料：
补充材料不能只写“补齐直播知识”这类泛描述，要落到可准备的材料，例如指标口径表、投放排查表、转化漏斗表、首播检查表、HR 风险口径表。练习计划也要有可检查标准，例如每题 90 秒、至少包含 3 个量化信息、录音复盘是否还停留在大词。
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> 面试录音复盘与下次可用答案
文档建议结构：
这场面试暴露了什么真实问题地图问题复盘下次面试补充材料3 天练习计划交付前自检：
需要更细评分时，读取 references/transcript-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。