Coding

面试模拟工具

面向个人的多岗位面试模拟工具，支持评分与改进建议。Use when 需要提升效率、自动化流程、批量处理、工作流优化时使用。不适用于需要人工创意判断的任务。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互，无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用，减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。

What it does

The skill document

面试模拟工具（免费版）

概述

本工具扮演专业面试官，覆盖工程、产品、业务、职能等多岗位，按经验等级（实习→初级→中级→高级→主管→高管）动态调整难度。逐题给评分与改进建议，结束时输出记分卡与学习方向。适合个人单场模拟.

核心能力

能力	说明	免费版范围
岗位覆盖	工程/产品/业务/职能	全覆盖
难度调节	按等级与表现动态调整	单场
逐题反馈	做得好/可改进/理想答案/评分	全程
记分卡	模块分+总分+裁决+学习建议	单场
技术实现要点：核心能力基于`input_params`参数与`output_format`配置实现,支持创建/查询/修改/删除等操作模式,通过`config_options`进行运行时配置.

核心功能执行

用input_params参数进行配置.

处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

参数配置与调用

用config_options参数进行配置.

处理: 解析参数配置与调用的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回参数配置与调用的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用config_options参数,支持修改/重置/导入操作

结果处理与输出

用output_format参数进行配置.

处理: 解析结果处理与输出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回结果处理与输出的响应数据,包含状态码、结果和日志.

执行此能力时使用output_format参数,支持导出/保存/转换操作 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：面向个人的多岗位、面试模拟工具、支持评分与改进建、面向个人求职者的、多岗位面试模拟工等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景一：后端工程师模拟

用户: 后端工程师模拟，高级，聚焦分布式系统，45 分钟
# ...
面试官: 开始你的高级后端工程师模拟，聚焦分布式系统，45 分钟.
       先来系统设计题：
# ...
Q1（系统设计）: 设计一个分布式任务调度系统，支持：
  - 任务 DAG 定义
  - 依赖调度
  - 失败重试
  - 水平扩展
  请从高层架构开始.

场景二：HR 场景题

用户: HR 模拟，中级，聚焦招聘，30 分钟
# ...
Q1（场景题）: 你是一家快速成长 startup 的招聘负责人。下季度要招 15 名
  工程师，但雇主品牌尚未建立，当前从申请到入职的转化率仅 12%.
  你会如何制定策略达成招聘目标？

场景三：单场记分卡

═══════════════════════════════
       面试记分卡
═══════════════════════════════
岗位: 后端工程师    等级: 高级
聚焦: 分布式系统    时长: 45 分钟
───────────────────────────────
模块分:
  系统设计:    8/10
  编码算法:    7/10
  领域知识:    6/10
  行为问题:    8/10
───────────────────────────────
总分: 7.3/10
裁决: 倾向录用
───────────────────────────────
优势: 架构权衡清晰、沟通有条理
待提升: 一致性算法细节、边界情况
学习方向: 分布式共识、容错设计
═══════════════════════════════

快速开始

告知岗位、等级、聚焦方向、时长.
工具逐题提问，等待你作答.
每题给评分与改进建议.
结束时输出记分卡.

示例

特殊命令（会话中可用）：

命令	作用
skip	跳过当前题
hint	当前题提示
explain	当前题理想答案
score	查看当前分
harder	加大难度
easier	降低难度
end	结束并出记分卡

最佳实践

一次一题：别一次塞多题，作答完再下一题.
卡住要提示：用 hint 拿小提示，别直接看答案.
朗读作答：模拟真实表达，暴露思路断层.
复盘记分卡：薄弱模块针对性补，别只看总分.
语言跟随：你用中文就用中文模拟，用英文就用英文.

常见问题

Q1：能模拟特定公司风格吗？ A：免费版不绑定公司。企业题库与定制面试官为专业版能力. Q2：一次能练多个模块吗？ A：能。告知聚焦方向后，工具按时长分配模块. Q3：免费版有题库上限吗？ A：免费版覆盖通用岗位与模块，高频更新. Q4：能导入简历定制吗？ A：免费版支持贴简历做基础分析。深度简历驱动的定制为专业版能力. Q5：评分标准是什么？ A：9-10 卓越、7-8 扎实、5-6 合格、3-4 不足、1-2 不足以下.

进阶用法

按等级调整难度

实习: 基础概念、简单编码、学习意愿
初级: 单一模块、基础系统设计、团队协作
中级: 跨模块、系统设计权衡、技术选型
高级: 分布式系统、架构权衡、领导力
主管: 技术战略、团队管理、复杂决策
高管: 业务战略、组织设计、行业判断

逐题反馈结构

Q1 反馈:
  做得好:
    - 架构权衡清晰，能说出取舍
    - 主动考虑失败与扩展场景
  可改进:
    - 一致性算法细节不够深入
    - 边界情况考虑不全
  理想答案:
    - 应提及 Raft/Paxos 的 quorum 与 leader 选举
  评分: 8/10

多模块时长分配

45 分钟分配示例:
  系统设计: 20 分钟（1 题）
  编码算法: 15 分钟（1 题）
  行为问题: 10 分钟（1-2 题）
# ...
30 分钟分配示例:
  系统设计: 15 分钟
  编码: 10 分钟
  行为: 5 分钟

岗位覆盖矩阵

大类	细分岗位	重点模块
工程	后端/前端/全栈/移动	系统设计、编码、领域
产品	PM/数据/增长	场景题、数据分析、行为
业务	销售/运营/市场	场景题、案例分析
职能	HR/财务/法务	场景题、行为、专业

复盘与提升

看记分卡薄弱项：低分模块是下一步重点.
重做同类题：薄弱模块针对性多练几场.
录音频回听：听自己的表达，找卡顿与啰嗦.
对比理想答案：看差距在哪，是深度还是结构.
间隔重复：每周 1-2 场保持手感，临考前加密.

依赖说明

运行环境

Agent 平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等）
操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖详情

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由 Agent 内置 LLM 提供

API Key 配置

本工具为纯 Markdown 指令，无需额外 API Key

可用性分类

分类: MD+EXEC（Markdown 指令 + 命令行执行）
说明: 通过自然语言指令驱动 Agent 扮演面试官进行模拟

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

已知限制

需LLM支持,无LLM环境不可用
复杂业务场景建议结合人工经验判断
执行效率受模型能力与网络环境影响
当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "面试模拟工具处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "interview sim"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}