面试助手

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面试准备助手。用户上传简历和岗位JD后,提供两种功能:① 解析考点并生成面试题目及参考答案;② 根据JD个性化修改简历,说明每处改动原因。适用于“帮我准备面试”“根据JD出题”“帮我改简历”“简历如何针对岗位优化”等场景。支持PDF、图片、Word、纯文本,自动识别格式。

Interview Coach

功能概述

Interview Coach是一项面向实际任务的技能,主要用于大多数情况下无需任何配置,直接使用:;是否需要配置 Token;

核心要点

  • 文本版 PDF(可复制文字);
  • ❌ 直接使用;
  • Word 文档(.docx / .doc);

使用与执行

TXT 纯文本;直接粘贴文字;图片(JPG / PNG / WEBP);✅ 需要 Token;扫描版 PDF(无法复制文字);配置 PaddleOCR Token(仅图片/扫描版 PDF 需要)。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

结果检查与注意事项

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Interview Coach

快速开始

大多数情况下无需任何配置,直接使用:

文件类型 是否需要配置 Token
文本版 PDF(可复制文字) ❌ 直接使用
Word 文档(.docx / .doc) ❌ 直接使用
TXT 纯文本 ❌ 直接使用
直接粘贴文字 ❌ 直接使用
图片(JPG / PNG / WEBP) ✅ 需要 Token
扫描版 PDF(无法复制文字) ✅ 需要 Token

配置 PaddleOCR Token(仅图片/扫描版 PDF 需要)

  1. 访问 https://aistudio.baidu.com/paddleocr
  2. 右上角获取 Access Token
  3. 在 skill 目录下编辑 .env 文件,填入 token:
    PADDLEOCR_TOKEN=你的token
    
    或设置系统环境变量:
    export PADDLEOCR_TOKEN=你的token
    

第一步:解析文件

对简历和 JD 文件,分别执行:

python $SKILL_DIR/scripts/parse_input.py "<文件完整路径>"

说明:

  • $SKILL_DIR 为本 skill 的安装目录,由平台自动注入
  • 文件路径使用绝对路径,避免找不到文件
  • 依赖库在首次运行时自动安装,稍等片刻即可

Windows 用户 请改用以下命令避免乱码:

set PYTHONIOENCODING=utf-8 && python %SKILL_DIR%scriptsparse_input.py "<完整路径>"

如果用户直接粘贴了文字内容,跳过此步骤。

解析失败或输出为空时,告知用户具体错误信息,并请他直接粘贴文字内容。

第二步:交叉分析并生成面试题

拿到简历文本和 JD 文本后,直接分析并输出题目。

分析维度:

  • 技能匹配:JD 要求的每项技能 → 简历中是否有对应经历(有→深挖,无→补考)
  • 项目挖掘:简历中的重要经历 → 设计 STAR 追问(背景/任务/行动/结果)
  • 行为面试:JD 软技能要求 → 结合候选人背景出具体事例题
  • 情景假设:岗位核心职责 → 设计真实工作场景题
  • 动机匹配:离职原因、选择理由、职业规划

出题要求:

  • 共 14–18 道题,优先质量而非数量
  • 同一技能点不超过 2 道题
  • 语言跟随 JD(中文 JD 出中文题)
  • 每道题格式:
【题目 N】
分类:技术硬技能 / 项目经历 / 行为面试 / 情景假设 / 动机匹配
难度:易 / 中 / 难
出题依据:(一句话,关联到 JD 或简历的具体点)

题目:……

答题要点:
1. ……
2. ……
3. ……

参考答案:……(100-200字)

⚠️ 红线提示:……(什么样的回答说明有问题)

简历优化模式

当用户说"帮我改简历"、"优化简历"、"简历怎么针对这个 JD 修改"等,进入本模式。

需要同时拥有简历和 JD 才能执行(解析方式同第一步)。若只有简历,先输出通用优化建议,再提示提供 JD 可做针对性修改。

分析框架

对简历和 JD 做三层比对:

  1. 关键词覆盖:JD 高频词、硬技能词是否出现在简历中(影响 ATS 系统过滤)
  2. 经历相关性:现有经历哪些与 JD 强相关、哪些可以弱化或删除
  3. 表达方式:描述是否量化、是否突出个人贡献、是否契合岗位语言风格

输出格式

先输出一段总体评估(3–5 句),说明简历与 JD 的整体匹配度和核心差距,再逐条给出修改建议。

每条修改建议格式:

【修改项 N】优先级:高 / 中 / 低
位置:(简历中的具体模块,如"工作经历·XX公司·第二条")
问题:(一句话说明当前写法的不足)
修改原因:(关联到 JD 的具体要求,说清楚为什么这么改)

原文:
……

建议改为:
……

改动说明:
- ……(每处改动对应一条说明,解释改了什么、为什么)

修改原则

  • 只增强,不捏造:所有修改必须基于用户已有经历,禁止添加简历中未提及的项目、技能或数字
  • 量化优先:能加数字的地方优先补充,没有数据时引导用户回忆("这个项目大概影响了多少用户/节省了多少时间?")
  • 关键词自然植入:将 JD 核心词融入描述,但不得堆砌关键词到影响可读性
  • 删减也是优化:与 JD 关联度低的经历建议缩减篇幅,而非一律保留
  • 语言风格对齐:互联网公司 JD 倾向结果导向,咨询/金融 JD 倾向逻辑严密,外资倾向英文术语——修改语言风格应与目标公司匹配

修改项优先级判断

优先级 条件
高 JD 明确要求的技能/经历,简历完全未体现
高 现有描述无量化结果,且岗位高度结果导向
中 JD 偏好的关键词未出现,但经历本身相关
中 表述方式与目标岗位风格不匹配
低 格式、用词细节优化,不影响实质匹配度

结尾引导

修改建议输出完毕后,主动询问:

"以上是针对这份 JD 的简历修改建议。需要我帮你把修改后的完整简历重新整理成一份吗?或者有哪条修改你想进一步讨论?"

修改技巧详见 ./references/resume-optimization.md

边界情况

面试题模式:

  • 只有简历没有 JD:出通用题,提示"提供 JD 后可出更精准的题目"
  • 只有 JD 没有简历:出岗位标准题,提示"提供简历后可针对经历定制"

简历优化模式:

  • 只有简历没有 JD:给出通用优化建议(量化、动词开头、去冗余),提示"提供 JD 后可做针对性修改"
  • 只有 JD 没有简历:提示需要简历才能开始,无法凭空生成

通用:

  • 文件解析失败:告知用户具体错误,提示直接粘贴文字内容
  • 用户同时要求出题 + 改简历:先输出简历优化建议,再输出面试题,中间用分隔线区分

各题型出题技巧详见 ./references/question-types.md 简历修改技巧详见 ./references/resume-optimization.md

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