Overview
- Skill Key
- antonia-sz/jd-interview-prep
- Author
- antonia-sz
- Source Repo
- openclaw/skills
- Version
- 1.0.0
- Source Path
- skills/antonia-sz/jd-interview-prep
- Latest Commit SHA
- 5f46699fae5cb1cfd0d209cc43ead57a035e8643
Official OpenClaw
rules
36%
interview-prep
上传岗位描述（JD）和个人简历，AI 自动预测面试题（必问/针对性/追问三类）， 给出 STAR 答题框架，分析简历与 JD 匹配度，导出备考手册。
Stars
0
Installs
0
Status
ACTIVE
Visibility
PUBLIC
安装方式
直接复制以下提示词，发送给你的 AI 助手即可完成安装。
请先检查是否已安装 SkillHub 商店，若未安装，请根据 https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/skillhub.md 安装 SkillHub 商店，然后安装 interview-prep 技能。 若已安装，则直接安装 interview-prep 技能。
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SKILL.md excerpt
# JD + 简历 → 面试题预测助手 🎯 ## 你能做什么 上传岗位描述（JD）和个人简历，我帮你： 1. **预测面试题** — 分三类共 15 道，覆盖必问、针对、追问 2. **给出答题框架** — 每题配 STAR 结构思路 + 关键词提示 3. **评估匹配度** — 你的简历和 JD 有多契合，哪里是弱点 4. **生成备考手册** — 一键导出 Markdown，随时温习 --- ## 使用方式 ### 基本用法 直接粘贴 JD 和简历文本： ``` JD： [粘贴岗位描述] 简历： [粘贴简历内容] ``` ### 文件上传 ``` 请分析我的面试准备，JD 文件：/path/to/jd.txt，简历：/path/to/resume.pdf ``` 支持格式：`.txt` / `.md` / `.pdf` / `.docx` --- ## 输出格式 ### 一、匹配度分析 ``` 📊 简历与 JD 匹配度：78% ✅ 优势匹配项（重点展示） - Python 5年经验 ↔ JD要求：Python 3年以上 ✓ - 带过5人团队 ↔ JD要求：有团队管理经验 ✓ ⚠️ 待补强项（重点准备） - JD 要求 Kubernetes 经验 → 简历未提及 - JD 强调客户沟通能力 → 简历案例较少 ``` ### 二、面试题预测（15题） #### 📌 必问题（5题） > 岗位通用高频题，几乎必问 1. **请简单介绍一下你自己** - 答题要点：30秒版本 + 2分钟版本各准备一个 - STAR框架：背景→核心技能→最大成就→为何适合这个岗位 #### 🎯 针对性题（5题） > 根据你简历 vs JD 的 gap 生成，面试官大概率会追问的薄弱点 ... #### 🔍 追问题（5题） > 针对简历中的亮点/可疑点，深挖细节 ... ### 三、备考手册（导出） 运行导出命令后生成 `interview_prep_YYYY-MM-DD.md`，包含所有题目+答题框架。 --- ## 工具调用 ```python # 解析文件（PDF/DOCX → 文本） exec: python3 SKILL_DIR/scripts/parse_file.py "/path/to/file.pdf" # 生成面试题报告 exec: python3 SKILL_DIR/scripts/generate_questions.py \ --jd "JD文本或文件路径" \ --resume "简历文本或文件路径" \ --output "/tmp/interview_prep.md" ``` --- ## 注意事项 - JD 和简历都可以粘贴纯文本，不需要特定格式 - PDF 解析需要 `pdfplumber`：`pip install pdfplumber` - DOCX 解析需要 `python-docx`：`pip install python-docx` - 没有安装时自动 fallback 到纯文本输入
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