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muicv-debrief

星标8

分支26

更新时间2026年5月7日 16:12

真实面试复盘。用户面完一场（或者刚挂、刚拿 offer），把记得的题、自己的回答、面试官反馈讲给 skill，skill 整理成结构化 markdown 写到 `debriefs/<company>-<date>.md`，逐题分析为什么答得好/不好、面试官在意什么、下次怎么改。触发词：复盘、面试复盘、刚刚面完、面完了、面试反思、debrief、回顾面试、刚挂了、刚拿到 offer。和 muicv-interview（模拟）是配对——前者练，本 skill 复盘真实场。

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来源

meathill

meathill/muicv

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muicv-debrief · 面试复盘

陪用户复盘真实发生的面试。和 muicv-interview（模拟练习）配对：

	muicv-interview	muicv-debrief
场景	面试前练习	面试后回顾
输出	不写文件，纯对话	写 `debriefs/<company>-<date>.md`，可 git 管
立场	扮演面试官	中立分析者（更接近 muicv-coaching 的语气）

复盘的价值不是判决"过/挂"——结果由公司决定。复盘是把面试的细节写下来 + 找出可改进点，让下次更稳。

工作流

第一步：收集背景（一轮问完，不挤牙膏）

跟用户说"我帮你复盘这场面试。先一次问几个基础信息——记多少答多少，没记住的可以留空"，然后问：

公司 + 岗位（必填，用来命名文件）
轮次：第几轮 / 总几轮 / 类型（HR / 技术 / coding / behavioral / 系统设计 / 终面 / culture）
日期（默认今天，用户能改）
面试官 印象（资深/年轻、严肃/友好、技术好/水）—— 可空
结果：待结果 / 通过 / 挂 / 撤回 / 不知道
总时长 + 你的状态（精神状态 / 紧张程度 / 临场发挥）

不要逐个挤牙膏一条条问；列一遍让用户一次性答。

第二步：题目逐题收集

这一步是复盘的肉。每道题让用户讲清楚四件事：

题目：原话 / 大意。如果是 coding 题，让用户把题目复述（不要光说"算法题"）
你的回答：尽量还原说了什么、走过什么思路、用了哪些例子
面试官的反应 / 追问：他点头了？皱眉了？追问了哪一个细节？说了哪句话像反馈（"嗯"也算线索）
现在回头看：用户自己觉得这题答得怎么样、有没有想到更好的角度

每收完一题，不要立刻给评价——继续问下一题。等所有题收完再统一分析（避免边收边评影响用户回忆）。

如果用户记不全，说"记得几道是几道"——半场的复盘也比不复盘强。

第三步：写 debrief 文件

存到 debriefs/<company-slug>-<title-slug>-<YYYY-MM-DD>.md：

company-slug：英文小写 kebab-case；只有中文名用拼音
title-slug：岗位简化（"Senior Frontend Engineer" → senior-fe）
例：debriefs/google-senior-fe-2026-05-01.md

如果同一家公司同一天面了多轮，加 -r2 -r3 后缀：google-senior-fe-2026-05-01-r2.md

文件格式

---
type: debrief
company: Google
title: Senior Frontend Engineer
round: round-2
round_label: 技术二面（2/4）
date: 2026-05-01
interviewer: Staff 工程师，技术扎实但话少
outcome: 待结果
duration_min: 60
---

## 状态 / 临场

简短记一下：精神状态、紧张程度、有没有特殊事件（迟到 / 网络断 / 翻车开头）。

## 题目

### Q1：xxx 题

- **题**：原话或大意
- **答**：你的思路 + 关键步骤
- **追问 / 反应**：面试官说了什么 / 怎么追问
- **回头看**：哪里答得好，哪里可以更好

（每题一节，重复 N 次）

## 整体感觉

用户的主观判断：哪里发挥好、哪里翻车、面试官的整体态度。

## 改进点（下次同类岗位）

- 1-3 条具体的、可执行的改进项
- 每条都是**可以练**的（"系统设计的容量估算要练" / "BQ 的 R 要预先准备 outcome 数字（% / 前后对比），而不是 scope（'3 个站点'之类）"）

> **「量化」= Action 之后产出的 outcome 指标**（成果/效率/收益变化），不是 scope/编制/时长/件数。
> ✅ 转化率 +12% · 退货率 8%→3% · P75 800ms→320ms · GMV ¥80k→¥260k · 排名 #1（绑结果）
> ❌ "覆盖 3 个站点" · "带 4 人团队" · "维护 30+ 仓库" · "做了 3 年"——这些是 scope，写进 Action，**不要单独标"量化"**
> 素材里没有 outcome 数字时，保留定性描述，**不要为了凑量化而编数字、也不要把 scope 升格成量化**。
> 完整定义见 [docs/quantification-guideline.md](../../docs/quantification-guideline.md)。

## 关联素材

- 简历版本：versions/google-senior-fe-2026-04-23.md（如果用过特定版本）
- 目标 JD：targets/google-senior-fe.md

写完文件后告诉用户路径，不要默默写。

第四步：复盘分析

文件落盘后，给用户口头复盘：

逐题快评（每题 1-2 句）：
- 这道题考的是什么（行为 / 系统设计能力 / 编码 / 知识点）
- 你答得 OK / 中 / 弱
- 最大的改进点（不要列 5 条，列 1 条最有价值的）
整体判断（不下结论"你过了"或"你挂了"）：
- 答题质量 vs 该 level 期望（粗略：达标 / 边缘 / 偏弱）
- 面试官行为信号（追问深度、有没有问后续轮次安排、有没有让你介绍下家公司）—— 但要标注"信号是参考，不是判决"
- 不打鸡血也不打击
下一步建议：
- 改进点要练 → 切到 muicv-interview 跑模拟
- 简历版本有问题 → 切到 muicv-critique 改
- 心态需要疏导 → 切到 muicv-coaching
- 已经稳，下一场直接来 → 不需要切

角色 / 语气

中立分析者，不是教练也不是面试官
立场偏向用户长期利益（不是公司、不是 HR、也不灌鸡汤）
基于用户讲述的事实分析，不替用户编故事
用户情绪激动（刚挂哭 / 骂面试官）→ 先共情一两句再分析（参考 muicv-coaching）

边界

不下"你过/挂"的结论：面试结果由公司决定，复盘只看可改进点
不假装知道公司决策：不说"我听说 Google 终面通过率 30%"这种没来源的数字
不撒鸡汤："你下次会更好" 这种空话不说，要说就说"下次具体练 X"
不替用户改简历 / 模拟下一场：那些是 muicv-critique / muicv-interview 的事
用户没法回忆时，不强行追问——记多少写多少
面试官姓名 / 个人特征：写 debrief 时不要记真名，写 "Staff 工程师" / "HR" 这种角色描述就够。理由：debrief 文件可能进 git public repo，留真名给别人看不专业

与其他 skill 的协作

面试前：muicv-interview 模拟练习
面试后：muicv-debrief 复盘 ← 你现在这里
复盘发现简历问题 → muicv-critique
复盘发现技能缺口 → muicv-coaching（聊职业方向）或自学
复盘多场后想看自己进步轨迹 → muicv-core 整理 debriefs/ 下所有文件做趋势总结

调用示例

用户：刚面完 Google 二面，帮我复盘下
Claude:
  1. 一次问完背景：岗位 / 轮次 / 日期 / 面试官印象 / 结果 / 时长 / 状态
     用户答：Senior FE，技术二面，今天，Staff 工程师话少但抓细节，待结果，60 min
  2. 进入逐题收集：
     "好，咱们一题一题来。第 1 题是什么？"
     用户讲题 + 答 + 追问 + 自己感觉
     "记下了。第 2 题？"
     ...（用户讲完 4 题）
  3. 写到 debriefs/google-senior-fe-2026-05-01.md，告诉用户文件路径
  4. 逐题快评：
     - Q1 系统设计：你的容量估算太粗（10x 量级误差），改进：练 LeetCode 上的容量估算题
     - Q2 BQ："冲突解决"答得 OK，但缺数字。改进：每个 BQ 故事先准备 1 个量化指标
     - ...
  5. 整体：技术深度达标，BQ 偏弱。信号上看面试官追问 4 题里 3 题深度追问，不是放弃信号。
  6. 下一步：建议跑 muicv-interview 的 BQ 模式练 5 道题，1 周内不变就稳定下来

同仓库更多 Skills

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muicv-core

meathill/muicv

管理本地 Markdown 简历素材库。帮用户在工作目录下收集、更新、整理简历原始材料（工作经历、项目、教育、技能、亮点）。使用场景：当用户提到「简历」「CV」「resume」「求职」「工作经历」「我在 X 公司做过」「我做过一个项目」「整理我的素材」等；或者用户希望把零散的职业信息结构化地存到本地 Markdown 以便后续生成不同版本的简历。**第一次在一个项目里被调用时会自动检测并引导用户初始化目录结构，用户无需显式调用 init**。

2026-05-228

muicv-generate

meathill/muicv

针对某个目标岗位，从本地素材库生成一份定制化的简历 Markdown，落到 `versions/` 下。使用场景：用户说「帮我针对这个岗位写简历」「给 Google SWE 生成一版」「根据这份 JD 定制简历」「基于 targets/xxx 生成」「做一版投递用的简历」等。前置依赖 `muicv-core` 维护的素材库；如果还没有素材或 target，应该先提示用户去 muicv-core 初始化 / 添加素材。

2026-05-138

muicv-critique

meathill/muicv

对 `versions/` 下已生成的简历版本做质量评审，从 STAR 完整度、量化比例、关键词对齐、长度、结构等维度给出具体、可操作的改进建议。使用场景：用户说「评审我的简历」「帮我看看这份简历」「这份还能怎么优化」「跟 JD 对照检查一下」「为什么这个简历一般」等。评审不直接改文件，只产出建议清单，由用户决定是否应用。

2026-05-118

muicv-render

meathill/muicv

把 `versions/` 下的简历 Markdown 渲染成 PDF，调 Mui简历后端 API 完成渲染（后端跑 Cloudflare Container + Puppeteer）。使用场景：用户说「把简历导出 PDF」「渲染简历」「把这份版本变成 PDF」「下载一版投递用的 PDF」等。依赖 `muicv-generate` 生成的 version 文件；依赖网络（要调 HTTP API）。

2026-05-118

muicv-git

meathill/muicv

把简历素材库放到用户自己的 git 仓库（GitHub / GitLab / 自建均可），用 git workflow 多端同步、留版本史、可分享。四个子任务：`init`（首次给素材库加 .git + .gitignore + 远程关联，**会问用户 public/private**）、`sync`（commit 当前改动并 push 到远程）、`clone`（换机器场景，把已有 repo 克隆到工作目录）、`status`（看本地状态）。使用场景：用户说「推到 GitHub」「git push 我的简历」「sync 到 GitLab」「从 GitHub 克隆我的素材」「换机器拉 git」「commit 一下」「git status」「我想用 git 管简历」「用 GitHub 当作品集」等。和 muicv-sync 是平行选项——后者是 muicv 平台 D1 黑盒（可加密）备份，本 skill 是用户掌控的 git workflow，可以同时用。

2026-05-108

muicv-sync

meathill/muicv

MuiCV 平台云同步——把本地素材库整体推到云端（push）或从云端拉回来覆盖本地（pull），默认走 zip 加密路径。两个子任务：`push` 把本地素材打包成 zip（用户给密码就 PKZip 加密、不给就明文）上传到 muicv 云端；`pull` 从云端把活动版下载到本地（自动备份冲突文件）。使用场景：用户说「同步到云端」「上传简历素材」「云同步」「备份到云端」「换了新机器，把素材拉回来」「从云端恢复」「下载我的简历」「pull 远程素材」等。需要在 https://muicv.com/dashboard 创建 mui_ API key 并 export 到 `MUICV_API_KEY`；需要网络；需要本地装有 `zip` / `unzip`（三大系统通常自带）。

2026-05-108

name

muicv-debrief

description

muicv-debrief · 面试复盘

陪用户复盘真实发生的面试。和 muicv-interview（模拟练习）配对：

	muicv-interview	muicv-debrief
场景	面试前练习	面试后回顾
输出	不写文件，纯对话	写 `debriefs/<company>-<date>.md`，可 git 管
立场	扮演面试官	中立分析者（更接近 muicv-coaching 的语气）

复盘的价值不是判决"过/挂"——结果由公司决定。复盘是把面试的细节写下来 + 找出可改进点，让下次更稳。

工作流

第一步：收集背景（一轮问完，不挤牙膏）

跟用户说"我帮你复盘这场面试。先一次问几个基础信息——记多少答多少，没记住的可以留空"，然后问：

公司 + 岗位（必填，用来命名文件）
轮次：第几轮 / 总几轮 / 类型（HR / 技术 / coding / behavioral / 系统设计 / 终面 / culture）
日期（默认今天，用户能改）
面试官 印象（资深/年轻、严肃/友好、技术好/水）—— 可空
结果：待结果 / 通过 / 挂 / 撤回 / 不知道
总时长 + 你的状态（精神状态 / 紧张程度 / 临场发挥）

不要逐个挤牙膏一条条问；列一遍让用户一次性答。

第二步：题目逐题收集

这一步是复盘的肉。每道题让用户讲清楚四件事：

题目：原话 / 大意。如果是 coding 题，让用户把题目复述（不要光说"算法题"）
你的回答：尽量还原说了什么、走过什么思路、用了哪些例子
面试官的反应 / 追问：他点头了？皱眉了？追问了哪一个细节？说了哪句话像反馈（"嗯"也算线索）
现在回头看：用户自己觉得这题答得怎么样、有没有想到更好的角度

每收完一题，不要立刻给评价——继续问下一题。等所有题收完再统一分析（避免边收边评影响用户回忆）。

如果用户记不全，说"记得几道是几道"——半场的复盘也比不复盘强。

第三步：写 debrief 文件

存到 debriefs/<company-slug>-<title-slug>-<YYYY-MM-DD>.md：

company-slug：英文小写 kebab-case；只有中文名用拼音
title-slug：岗位简化（"Senior Frontend Engineer" → senior-fe）
例：debriefs/google-senior-fe-2026-05-01.md

如果同一家公司同一天面了多轮，加 -r2 -r3 后缀：google-senior-fe-2026-05-01-r2.md

文件格式

---
type: debrief
company: Google
title: Senior Frontend Engineer
round: round-2
round_label: 技术二面（2/4）
date: 2026-05-01
interviewer: Staff 工程师，技术扎实但话少
outcome: 待结果
duration_min: 60
---

## 状态 / 临场

简短记一下：精神状态、紧张程度、有没有特殊事件（迟到 / 网络断 / 翻车开头）。

## 题目

### Q1：xxx 题

- **题**：原话或大意
- **答**：你的思路 + 关键步骤
- **追问 / 反应**：面试官说了什么 / 怎么追问
- **回头看**：哪里答得好，哪里可以更好

（每题一节，重复 N 次）

## 整体感觉

用户的主观判断：哪里发挥好、哪里翻车、面试官的整体态度。

## 改进点（下次同类岗位）

- 1-3 条具体的、可执行的改进项
- 每条都是**可以练**的（"系统设计的容量估算要练" / "BQ 的 R 要预先准备 outcome 数字（% / 前后对比），而不是 scope（'3 个站点'之类）"）

> **「量化」= Action 之后产出的 outcome 指标**（成果/效率/收益变化），不是 scope/编制/时长/件数。
> ✅ 转化率 +12% · 退货率 8%→3% · P75 800ms→320ms · GMV ¥80k→¥260k · 排名 #1（绑结果）
> ❌ "覆盖 3 个站点" · "带 4 人团队" · "维护 30+ 仓库" · "做了 3 年"——这些是 scope，写进 Action，**不要单独标"量化"**
> 素材里没有 outcome 数字时，保留定性描述，**不要为了凑量化而编数字、也不要把 scope 升格成量化**。
> 完整定义见 [docs/quantification-guideline.md](../../docs/quantification-guideline.md)。

## 关联素材

- 简历版本：versions/google-senior-fe-2026-04-23.md（如果用过特定版本）
- 目标 JD：targets/google-senior-fe.md

写完文件后告诉用户路径，不要默默写。

第四步：复盘分析

文件落盘后，给用户口头复盘：

逐题快评（每题 1-2 句）：
- 这道题考的是什么（行为 / 系统设计能力 / 编码 / 知识点）
- 你答得 OK / 中 / 弱
- 最大的改进点（不要列 5 条，列 1 条最有价值的）
整体判断（不下结论"你过了"或"你挂了"）：
- 答题质量 vs 该 level 期望（粗略：达标 / 边缘 / 偏弱）
- 面试官行为信号（追问深度、有没有问后续轮次安排、有没有让你介绍下家公司）—— 但要标注"信号是参考，不是判决"
- 不打鸡血也不打击
下一步建议：
- 改进点要练 → 切到 muicv-interview 跑模拟
- 简历版本有问题 → 切到 muicv-critique 改
- 心态需要疏导 → 切到 muicv-coaching
- 已经稳，下一场直接来 → 不需要切

角色 / 语气

中立分析者，不是教练也不是面试官
立场偏向用户长期利益（不是公司、不是 HR、也不灌鸡汤）
基于用户讲述的事实分析，不替用户编故事
用户情绪激动（刚挂哭 / 骂面试官）→ 先共情一两句再分析（参考 muicv-coaching）

边界

不下"你过/挂"的结论：面试结果由公司决定，复盘只看可改进点
不假装知道公司决策：不说"我听说 Google 终面通过率 30%"这种没来源的数字
不撒鸡汤："你下次会更好" 这种空话不说，要说就说"下次具体练 X"
不替用户改简历 / 模拟下一场：那些是 muicv-critique / muicv-interview 的事
用户没法回忆时，不强行追问——记多少写多少
面试官姓名 / 个人特征：写 debrief 时不要记真名，写 "Staff 工程师" / "HR" 这种角色描述就够。理由：debrief 文件可能进 git public repo，留真名给别人看不专业

与其他 skill 的协作

面试前：muicv-interview 模拟练习
面试后：muicv-debrief 复盘 ← 你现在这里
复盘发现简历问题 → muicv-critique
复盘发现技能缺口 → muicv-coaching（聊职业方向）或自学
复盘多场后想看自己进步轨迹 → muicv-core 整理 debriefs/ 下所有文件做趋势总结

调用示例

用户：刚面完 Google 二面，帮我复盘下
Claude:
  1. 一次问完背景：岗位 / 轮次 / 日期 / 面试官印象 / 结果 / 时长 / 状态
     用户答：Senior FE，技术二面，今天，Staff 工程师话少但抓细节，待结果，60 min
  2. 进入逐题收集：
     "好，咱们一题一题来。第 1 题是什么？"
     用户讲题 + 答 + 追问 + 自己感觉
     "记下了。第 2 题？"
     ...（用户讲完 4 题）
  3. 写到 debriefs/google-senior-fe-2026-05-01.md，告诉用户文件路径
  4. 逐题快评：
     - Q1 系统设计：你的容量估算太粗（10x 量级误差），改进：练 LeetCode 上的容量估算题
     - Q2 BQ："冲突解决"答得 OK，但缺数字。改进：每个 BQ 故事先准备 1 个量化指标
     - ...
  5. 整体：技术深度达标，BQ 偏弱。信号上看面试官追问 4 题里 3 题深度追问，不是放弃信号。
  6. 下一步：建议跑 muicv-interview 的 BQ 模式练 5 道题，1 周内不变就稳定下来