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chen3tu/interview-master-skill

部署与 DevOps
80 stars 质量 62 趋势 34MIT

Claude Skill - 全流程面试准备与求职决策系统

概览

— 一个面向 Claude AI 的 Skill,帮助求职者从岗位分析到拿下 Offer 的每一步。 Interview Master 是一个基于 Claude 的 AI Skill(技能插件),它让 Claude 变成你的**——不是给你一堆通用模板,而是基于你的真实背景、目标岗位和具体情况,提供个性化的面试准备指导。 1. 从 最新 Release 下载 interview-master-v3.0.0.zip 2. 确认 Claude 已启用“代码执行和文件创建”能力 3. 进入 自定义 > Skills,点击 + > 创建技能 > 上传技能 4. 选择下载的 ZIP,安装后启用 Interview Master Claude 当前要求上传包含完整 Skill 文件夹的 ZIP;具体入口以 Anthropic 官方说明为准。 1. 将 SKILL.md 和 references/ 文件夹上传到你的 Claude Project 中 2. 在对话中直接说"帮我准备面试"或任何面试相关的请求 3. Claude 会自动识别你的阶段并给出针对性指导 将 SKILL.md 的内容作为 System Prompt 的一部分传入 Claude API。Reference 文件按需引用。 1. — HR筛选视角 + 业务面试官视角 + 面试教练视角 + 职场导师视角 2. — 不只准备通用题,而是基于公司调研和真实面经定制准备策略 3. — 从岗位能力域出发出题,每题标注考察能力和匹配经历,识别盲区 4. — 不只给框架,输出完整答案稿含时间控制、话术、数据点和追问预判 5. — 面试官视角压力测试,提前暴露数据口径、业务逻辑、指标计算漏洞 6. — 不给通用答案,基于你的真实经历进行个性化训练 7. — 从看 JD 到拿 Offer 谈薪,含模拟面试和面试当天实战指南 - 🎓 应届毕业生 / 校招 / 管培生 - 💼 1-5 年经验的跳槽者 - 🧑‍💼 中高级管理岗求职者 - 🌍 海归求职 / 留学生回国找工作 - 🤖 即将参加 AI 面试的候选人

README

Interview Master

把真实经历变成能讲清、能追问、能练习的面试准备。

面向 Codex、WorkBuddy、Claude 及支持 Agent Skills 的 Agent 的通用面试 Skill。同一份技能包,按目标岗位生成完整答案和工作样本,也能作为教练开展多语言、可调强度的模拟面试。

English · 安装与兼容 · 能力提升说明 · Codex验收 · 贡献

v4.0.0-rc.2 已通过维护者验收,按预发布版本提供。 下载技能 ZIP · 版本说明。Codex CLI 已实测;WorkBuddy / Claude 的格式兼容与安装说明已核对,客户端尚未实测。

一句话开始

安装后,把JD和经历交给你的Agent:

用 interview-master 帮我准备这份岗位。
完整准备模式,中文讲解、英文答案。
先给可用初稿和针对性问题的完整答案,再集中核对关键事实。
不要把我参与的工作写成主导;不确定的数字保持未知。

你会得到岗位重点、经历证据、自我介绍、项目回答、针对性题目与答案,以及下一步练习。需要先补充什么,由已有材料决定,不要求先填完整问卷。

安装与第一次使用

Codex(项目级):在你的面试准备目录执行以下命令,再从该目录开启新会话。需要 curl 和 unzip;已有安装先阅读升级与回退。

# Run from the project where you prepare for interviews (macOS / Linux).
(
  set -eu
  if [ -e .agents/skills/interview-master ]; then
    echo 'interview-master already exists; follow the migration guide before updating.'
    exit 1
  fi
  skill_download=$(mktemp -d)
  curl -fL 'https://github.com/chen3tu/interview-master-skill/releases/download/v4.0.0-rc.2/interview-master-v4.0.0-rc.2.zip' \
    -o "$skill_download/interview-master.zip"
  mkdir -p .agents/skills
  unzip -q "$skill_download/interview-master.zip" -d .agents/skills
)

WorkBuddy / Claude:下载同一个 ZIP,从各自技能管理界面导入并启用。分宿主步骤

然后发送上方的一句话请求,并附上目标JD和真实经历。验证入口应为 .agents/skills/interview-master/SKILL.md,并能读取旁边的 references/。

选择适合你的节奏

你的需求 模式 先得到什么
“明天面试,只有40分钟” 冲刺 重点风险、可直接练的答案、速记
“一次给我完整准备包” 完整准备 可用正文,随后集中核对事实
“先讲清原理,再让我练” 教练 方法、完整示范、取舍与练习
“现在开始压力面” 模拟 逐题追问,依据实际回答调整

也可以直接要自我介绍、简历修改、反问、面后复盘、谈薪或Offer比较。输出选择 问题 / 提纲 / 完整答案 / 学习包;压力选择标准、强化或高压,和准备模式独立。

同一份包,多种Agent

Agent 安装入口 验证说明
Codex 项目 .agents/skills/interview-master/ CLI项目安装与10项有限检查通过;结果与证据见报告
WorkBuddy 技能管理 → 添加技能 → 上传本地技能包 官方导入方式已核对;未做客户端实跑
Claude 按官方技能界面导入完整ZIP 保留使用方式;未做本版客户端实跑
其他支持Agent Skills的Agent 其技能目录或包导入入口 格式可复用,需验证发现、引用读取与行为

安装的是整个 interview-master/ 文件夹,包含 SKILL.md 与 references/。不需要更改Skill正文以切换宿主,也不依赖专用API、MCP服务或运行时脚本。分宿主安装和排错

Codex项目级安装后的验证请求:

使用本项目的 interview-master,说明实际读取的技能入口。
我想用中文理解思路、用英语练习面试。请从一道相关问题开始。

有同名旧版时选中项目安装路径,避免误用。v4仍使用rc版本号;请从上方固定版本链接下载,不要用泛指“latest”的链接混淆v3稳定版与v4预发布版。

多语言,保留同一套事实

讲解语言、答案语言、模拟语言可以分别设置;中途切换保留当前题目和事实状态。招聘市场独立指定,英文不自动等于美国岗位。

中文解释,给自然、能说出口的英文答案。
Interview me in English. Give feedback in Chinese when we finish.
Prepare everything in English, including headings and examples.
Ahora solo español. Continúa con la pregunta pendiente.

“参与”不会因润色升级为“主导”;15%到18%是3个百分点,不能变成3%。专业判断与语言清晰度分开反馈。文字输入不能证明发音、眼神或真实语速。中英、西语、法语有已审阅样例;其他语种效果依赖宿主模型,未获母语质量认证。

不只出题,也教怎么解决

岗位方向 重点训练 完整工作样本
产品 问题判断、优先级、验证、协作 权限体验与产品决策
运营 / 增长 分层、执行、成本、留存、归因 活动扩量决策
数据分析 指标口径、SQL、实验、业务解释 总体与渠道指标冲突
技术 后端、前端、移动、AI应用工程 数据迁移、客户端状态
AI产品 任务价值、自治范围、人审、评测 AI工作流
管理 资源取舍、依赖、反馈、团队机制 资源与交付决策

每个方向包含方法、完整示范、替代方案、失败变化和层级标准。其他岗位可做JD适配,但尚未建立同等深度的专门模块。覆盖目录

看一个具体变化

合成经历:“参与入门清单协调,工程团队负责代码;简历记录转化15%到18%,因果未核实。”

可练习的英文表达:

I contributed to coordinating the onboarding checklist, while engineering was responsible for the code. My résumé reports conversion rising from 15% to 18%, a 3-percentage-point increase. I cannot establish that the checklist caused that change.

接着练“具体协调了什么”和“怎样验证效果”,而不是为缺失数字补造业绩。完整语言与暂停样例

flowchart LR
    A[JD与真实经历] --> B[任务与证据映射]
    B --> C[可用准备稿]
    C --> D[集中核对与修订]
    D --> E[模拟与追问]
    E --> F[有证据的反馈]
    F --> C

验证到了哪一步

  • 结构与发布:17项自动测试;引用图、包内依赖和确定性构建检查。
  • 行为:rc.1的36类场景、8份v3基线、6组岗位双版本对照及2份独立包场景,共58份已审阅输出。
  • 宿主:rc.2直接安装到Codex项目技能目录,运行记录见Codex验收报告。

已有对照中v3也能首轮给出好答案,未证明v4稳定提速或提高录用率。本次改进的明确机制和证据见能力提升说明。

常见问题

没有联网或不能保存文件? 基于已提供材料继续;研究缺口标明,正文与续接摘要可在聊天交付。

模拟时想看答案? 说“暂停,先解释并示范”。恢复后会保留当前题目,已看示范的回答作为引导练习。

能保证面试通过吗? 不能。材料生成、实际练习、已观察能力是三件事,也不会将模拟分数变成录用概率。

更新会改我的简历吗? Skill文件与候选人资料应分开存放。升级只替换技能包;已投递版本和用户修改保留。迁移与回退

开发与贡献

从源码构建同一运行包(仅开发者需要Python):

python3 -m unittest discover -s tests -v
python3 scripts/validate_repository.py
python3 scripts/build_release.py --version 4.0.0-rc.2 --output-dir dist

产物为 dist/interview-master-v4.0.0-rc.2.zip。开发文档、评测、会话与用户资料不进入运行包。

欢迎报告问题、修正语言和贡献有完整解法的岗位模块。贡献指南 · 路线图 · 版本记录 · 21项目调研 · 说明设计依据

MIT License。外链资料保留各自许可。候选人事实不应进入公开仓库,Skill不会自行申请岗位、联系他人或发布材料。

在 GitHub 查看完整 README

推荐工具

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安装

npx skillfish add chen3tu/interview-master-skill
新手?先看 mcpskill.org 教程 →