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。
推荐工具
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安装
npx skillfish add chen3tu/interview-master-skill