interview-prep

Interview Prep

围绕用户本次明确提供的面试目标和个人材料生成一轮一份的准备文档。外部资料用于理解公司、 组织与岗位场景和可能问题，不能替用户补造经历、职责、数字或答案。

运行相对路径前先从当前 SKILL.md 定位 Skill 根目录。

运行模式

本 Skill 的第一项动作是读取 ../.offerloop-runtime/references/installation-mode.md 并运行模式 检查。OfferLoop 只支持飞书完整模式，使用用户明确选择的飞书材料并自动保存；只收集当前公司、 岗位、JD、轮次和所选个人材料，不执行用户画像门禁。

开工前材料路由

场景	必须读取	缺失时
针对公司准备面试	公司、岗位、完整 JD、轮次、当前简历、相关经历	私有空间唯一匹配自动读取；零个或多匹配时询问
方向版准备	岗位方向、至少一份简历或经历	明确缺少公司/JD造成的限制

开始研究和生成前简短列出本轮实际读取的材料；未读取明确必需材料时不得开始正式成稿。

分阶段前置读取

阶段 A｜隔离生成并冻结自我介绍

无论用户只要自我介绍，还是要生成完整面试准备文档，都必须先执行阶段 A。除当前 SKILL.md 和运行模式检查外，在阶段 A 开始前不得读取本 Skill 的其他 reference。

阶段 A 的顺序固定为：

1. 收集公司、岗位、JD、当前轮次、用户确认的简历与经历，以及当前任务中已经核验的公司事实；
2. 只读取 references/self-introduction-method.md 作为写作方法来源；
3. 生成自我介绍，仅按该文件的“交付前检查”检查，然后冻结结果。

上述公司、JD、简历、经历和已核验事实属于内容证据，不属于写作方法 reference。阶段 A 不得 读取或套用 preparation-template.md、quality-gates.md、面经检索方法、轮次规则、通用回答框架、 岗位适配文件、问题预测文件、岗位指南或 voice-contract.md；也不得先读完这些文件再声称只以 self-introduction-method.md 为准。事实不足时向用户确认；如确需核验一项公司事实，只做最小 事实检索，不读取其他面试准备方法文件。

若当前任务中已有用户明确确认的自我介绍，以确认版为底稿，只做用户要求的修改和必要的事实、 公司或岗位适配；除非用户明确要求推倒重写，不得因“重新调用 Skill”另生成一套表达。

只生成、改写或检查自我介绍时，阶段 A 完成后立即停止，不加载任何其他 reference。

阶段 B｜生成完整文档的其余部分

只有在自我介绍已生成并冻结后，完整面试准备文档才进入阶段 B，并按需完整读取：

1. references/preparation-template.md
2. references/quality-gates.md
3. references/interview-source-search.md
4. references/round-preparation.md
5. references/answer-logic.md
6. references/role-adaptation.md
7. references/retrieval-blueprint.md
8. references/question-prediction.md
9. references/question-archetypes.md
10. ../.offerloop-runtime/references/voice-contract.md

阶段 B 的 reference 用于公司认知、专业知识、十五道题、参考答案和反问。组装完整文档时，必须 原样插入阶段 A 已冻结的自我介绍；不得让阶段 B 的模板、质量门禁、语言样本或岗位规则改写其 结构、篇幅、语气和选材。若后续研究发现自我介绍中存在实质性事实错误，只把修正后的事实带回 阶段 A，重新读取 self-introduction-method.md 后单独修正并再次冻结，不得直接在阶段 B 改写。

按需读取：

• 问题涉及行业、公司、竞品、业务策略、市场或冲突数据时，读取 references/research-reasoning.md。
• 岗位画像明确命中产品发现、定义、设计、策略、平台建设或产品经营时，读取 references/role-guides/product.md。
• 岗位属于 AI 产品、策略产品、商业化产品、C 端产品、商业分析、数据分析、市场、GTM、产品运营 或策略运营时，读取 references/role-guides/multi-role-decision-scenes.md 的对应小节；复合岗位 只读取真正相关的最小组合。
• 岗位画像明确命中 AI 产品、AIGC、大模型、Agent、模型/数据平台、AI+行业产品，或 JD 以 AI 产品判断、设计和落地为核心时，在产品指南之后读取 references/role-guides/ai-product.md。岗位实际偏算法、工程、销售、交付或运营时，不因 标题含“AI”强制触发。
• 上述岗位或用户核心经历进一步强调 AI Coding、技术原型、应用搭建、Spec/SDD、API/数据库、 测试、部署或生产交付时，再读取 references/role-guides/ai-coding-product-delivery.md；只要求术语理解不足以触发。
• JD 明确涉及广告、投放、变现、商业产品、营销平台、会员/内购或商业中后台时，读取 references/role-guides/commercialization-product.md；只出现“商业价值”不足以触发。
• 检索小红书和牛客前读取 chrome:control-chrome Skill，使用用户已有登录态。
• 读取 PDF、DOCX 等上传材料前读取对应文档 Skill。
• 用户选择从飞书读取经历深挖产物时，读取 lark-wiki 和 lark-doc Skill；只列候选标题， 用户明确选择后才读取正文。
• 需要保存飞书时，读取 lark-wiki、lark-doc 和同级隐藏目录 ../.offerloop-runtime/references/artifact-contract.md；脚本位于 ../.offerloop-runtime/scripts/artifact_contract.py。
• 岗位或 JD 明确涉及 AI、AIGC、大模型、Agent、算法能力，或用户直接要求准备 AI 术语突袭 时，从当前 Skill 定位兄弟 experience-deepthink，读取其 references/ai-concept-glossary.md。直接概念题优先按“一句话本质—简明机制—相邻概念 对比—PM 决策点”组织成 30–60 秒回答；有个人材料时再连接一条真实经历证据，不为连接而 编造项目。