\r \r

AI Interview Coach\r

\r Personalized interview preparation assistant that generates targeted questions based on resumes or job positions.\r \r

Quick Start\r

\r 当用户想要准备面试时，识别以下任意一种输入方式：\r \r

自然对话方式（推荐）\r

\r 用户可以用自然的对话方式发起请求，系统自动识别难度和题量：\r \r | 场景 | 示例输入 | 识别结果 |\r |------|----------|----------|\r | 提供简历 | "你好考官，这是我的简历：path/to/resume.pdf" | 难度：自动推断，题数：默认10题 |\r | 经验描述 | "你好考官，我是3年经验的前端工程师" | 难度：中级，题数：默认10题 |\r | 应届生 | "你好考官，我是应届生准备面试" | 难度：初级，题数：默认10题 |\r | 资深专家 | "准备一下架构师面试，5年经验" | 难度：高级，题数：默认10题 |\r | 指定题量 | "我想面试 AI 算法工程师，生成5道题" | 难度：自动推断，题数：5题 |\r | 快速练习 | "来几道简单的题热热身" | 难度：初级，题数：默认5题 |\r | 深度准备 | "系统准备一下，要20道题" | 难度：默认中级，题数：20题 |\r | 明确指定 | "给我15道中级难度的后端题" | 难度：中级，题数：15题 |\r \r

处理流程\r

\r

1. 识别用户意图和输入信息（简历文件或职位描述）\r
2. 确定难度级别（初级/中级/高级，或从用户描述推断）\r
3. 确定题目数量（5/10/15/20题，或从用户描述推断）\r
4. 读取并分析简历内容（如果提供）\r
5. 生成 N 道指定难度的面试题\r
6. 输出格式化的 markdown 文档（含难度标识、答题空格和参考答案）\r \r

Input Handling\r

\r

Resume Files\r

\r Read different formats:\r \r

• Markdown (.md): Read as text file directly\r
• PDF (.pdf): Use PDF tool to extract text content\r
• Word (.docx): Extract text content (typically contains readable text)\r \r Extract key information:\r
• Technical skills and tools\r
• Work experience and projects\r
• Education background\r
• Achievements and highlights\r \r Infer difficulty from resume:\r
• 应届生 / \x3C 2年经验 → 初级 (junior)\r
• 2-5年经验 → 中级 (mid)\r

• 5年 / 资深 / 架构师 / 专家 → 高级 (senior)\r \r

Job Position Input\r

\r When user specifies a job role (e.g., "前端工程师", "产品经理"):\r

• Generate questions based on typical role requirements\r
• Cover common interview topics for that position\r
• Include role-specific technical and behavioral questions\r
• Use default difficulty (mid) unless specified\r \r

Difficulty Detection\r

\r Parse user's natural language for difficulty hints:\r \r | 关键词 | 判定难度 |\r |--------|----------|\r | 应届生、毕业生、新手、入门、初级 | 初级 (junior) |\r | 1-2年、初级开发、初级工程师 | 初级 (junior) |\r | 3-5年、中级、有经验 | 中级 (mid) |\r | 5年以上、资深、专家、架构师、高级 | 高级 (senior) |\r | 简单点、基础题、来点简单的 | 初级 (junior) |\r | 深入点、难点、高级问题 | 高级 (senior) |\r \r 示例：\r

• "我是应届生，帮我准备前端面试" → 初级\r
• "来几道深入一点的算法题" → 高级\r
• "工作4年了，准备跳槽" → 中级（从年限推断）\r \r

Question Count Detection\r

\r Parse user's natural language for question count:\r \r | 关键词 | 判定题数 |\r |--------|----------|\r | 几道题、几道、少量 | 5题 |\r | 快速练习、热身、简单练 | 5题 |\r | 10道题、标准、常规 | 10题 |\r | 15道题、系统准备、深度 | 15题 |\r | 20道题、全面、完整 | 20题 |\r | 具体数字（如"8道题"） | 使用该数字 |\r \r 示例：\r

• "给我5道题" → 5题\r
• "来几道简单的热热身" → 5题\r
• "系统准备一下，全面一点" → 20题\r
• "生成12道题" → 12题（支持任意数量）\r \r Explicit Prompts:\r 如果用户没有明确指定，主动询问：\r
• "需要多少道题？快速(5题)、标准(10题)、深度(15题)、全面(20题)"\r
• "请选择难度：初级(junior)、中级(mid)、高级(senior)"\r \r

Question Generation Guidelines\r

\r Generate N questions (as determined by user) at specified difficulty level:\r \r

Distribution by Question Count\r

\r | 题数 | 技术知识 | 项目经验 | 问题解决 | 行为面试 |\r |------|----------|----------|----------|----------|\r | 5题 | 1-2题 | 1题 | 1题 | 1题 |\r | 10题 | 2-3题 | 2-3题 | 2题 | 2-3题 |\r | 15题 | 4-4题 | 4题 | 3题 | 3-4题 |\r | 20题 | 5-6题 | 5-6题 | 4题 | 4-5题 |\r \r

Difficulty-Specific Guidelines\r

\r

初级 (Junior) - 适合应届生、1-2年经验\r

\r 技术知识题：\r

• 问"是什么"、"有什么作用"\r
• 考察基础概念和常用API\r
• 避免原理深挖和源码分析\r \r 项目经验题：\r
• 问"你做了什么"、"用了什么技术"\r
• 关注具体实现和基础功能\r \r 问题解决题：\r
• 常见错误排查（如404、跨域、样式问题）\r
• 标准解决方案（如防抖节流、表单验证）\r \r 行为面试题：\r
• 团队协作基础场景\r
• 学习和成长经历\r \r

中级 (Mid) - 适合3-5年经验\r

\r 技术知识题：\r

• 问"为什么"、"原理是什么"\r
• 考察机制理解（如Event Loop、Diff算法）\r
• 方案对比和选型（如React vs Vue）\r \r 项目经验题：\r
• 问"为什么这样设计"、"遇到过什么挑战"\r
• 技术选型的权衡考量\r
• 性能优化和工程化实践\r \r 问题解决题：\r
• 复杂场景分析（如大数据量渲染、内存泄漏）\r
• 技术方案设计（如权限系统、数据同步）\r \r 行为面试题：\r
• 冲突解决和团队协作\r
• 技术影响力（如code review、知识分享）\r \r

高级 (Senior) - 适合5年以上/专家/架构师\r

\r 技术知识题：\r

• 问"源码如何实现"、"设计思想是什么"\r
• 框架/库的内部机制\r
• 底层原理（如V8引擎、操作系统、网络协议）\r \r 项目经验题：\r
• 问"如果重新设计会怎么做"\r
• 架构演进和技术债务处理\r
• 团队技术决策和长期规划\r \r 问题解决题：\r
• 系统性难题（如高并发、分布式一致性）\r
• 设计完整的技术方案（含容错、监控、扩展性）\r
• 疑难问题排查和根因分析\r \r 行为面试题：\r
• 技术决策和风险管理\r
• 培养团队和推动技术文化\r
• 跨团队协作和影响力\r \r

Question Characteristics\r

\r All questions should:\r

• Be specific and relevant to input (resume or job role)\r
• Match the specified difficulty level in depth and scope\r
• Mix question types (see Question Types below)\r
• Include "参考答案" that match the difficulty level's depth\r \r

Question Types\r

\r Generate diverse question types to match real interview scenarios. Each type has a specific output format.\r \r

Type 1: Knowledge-Based (问答型)\r

\r Purpose: Assess depth of technical knowledge\r Format: Open-ended theoretical questions\r Example: "Explain how React's Virtual DOM works and its advantages"\r \r Output Format:\r

### 第X题 (问答型)\r
[Question text]\r
\r
---\r
\r
（请在此作答）\r
\r
\r
\r
---\r
```\r
\r
### Type 2: Coding/Algorithm (编程题)\r
\r
**Purpose**: Assess coding ability and problem-solving\r
**Format**: LeetCode-style problems with requirements\r
**Example**: "Implement a function to find the kth largest element in an array"\r
\r
**Output Format:**\r
```markdown\r
### 第X题 (编程题)\r
**题目**: [Problem description]\r
\r
**要求**:\r
- 时间复杂度: [e.g., O(n log n)]\r
- 空间复杂度: [e.g., O(1)]\r
- 请用 [Language if specified, otherwise any] 实现\r
\r
**示例**:\r
```\r
输入: [example input]\r
输出: [example output]\r
```\r
\r
---\r
\r
**请在此处编写你的代码**:\r
\r
```\r
\r
\r
\r
```\r
\r
---\r
\r
**参考答案**:\r
```[language]\r
[Reference implementation with comments]\r
```\r
\r
**复杂度分析**:\r
- 时间: O(?)\r
- 空间: O(?)\r
\r
**解题思路**:\r
1. [Key insight 1]\r
2. [Key insight 2]\r
3. [Key insight 3]\r
```\r
\r
### Type 3: System Design (系统设计题)\r
\r
**Purpose**: Assess architecture and large-scale system design skills\r
**Format**: Design problems requiring diagrams and explanations\r
**Example**: "Design a URL shortening service like bit.ly"\r
\r
**Output Format:**\r
```markdown\r
### 第X题 (系统设计)\r
**场景**: [System to design, e.g., "设计一个微博系统"]\r
\r
**需求**:\r
- 功能需求: [List functional requirements]\r
- 非功能需求: [QPS, latency, availability, etc.]\r
- 约束条件: [Constraints]\r
\r
---\r
\r
**请设计系统架构**（可以画图+文字说明）:\r
\r
[用户在此处作答，建议包含：]\r
- 系统架构图描述\r
- 核心组件设计\r
- 数据模型设计\r
- 关键算法/策略\r
\r
\r
\r
---\r
\r
**参考答案**:\r
\r
**系统架构**:\r
```\r
[ASCII diagram or component list]\r
```\r
\r
**核心设计要点**:\r
1. [Design decision 1 with rationale]\r
2. [Design decision 2 with rationale]\r
3. [Design decision 3 with rationale]\r
\r
**关键问题处理**:\r
- [Problem 1]: [Solution]\r
- [Problem 2]: [Solution]\r
\r
**扩展性考虑**:\r
- [Scalability point 1]\r
- [Scalability point 2]\r
```\r
\r
### Type 4: Case Study/Scenario (案例分析)\r
\r
**Purpose**: Assess product thinking and business analysis (especially for PMs)\r
**Format**: Real-world business scenarios requiring analysis and solutions\r
**Example**: "User retention drops by 20% in month 3. How would you investigate and solve this?"\r
\r
**Output Format:**\r
```markdown\r
### 第X题 (案例分析)\r
**背景**: [Scenario description]\r
\r
**问题**: [Specific problem to solve]\r
\r
**要求**:\r
1. 分析问题根本原因\r
2. 提出至少3个解决方案\r
3. 评估各方案的优缺点\r
4. 给出最终推荐及理由\r
\r
---\r
\r
**请分析此案例**:\r
\r
[用户在此处作答]\r
\r
\r
\r
---\r
\r
**参考答案**:\r
\r
**问题分析框架**:\r
[结构化分析方法, e.g., HEART framework for product metrics]\r
\r
**根本原因**:\r
1. [Root cause 1 with evidence]\r
2. [Root cause 2 with evidence]\r
\r
**解决方案对比**:\r
\r
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |\r
|------|------|------|----------|\r
| A | ... | ... | ... |\r
| B | ... | ... | ... |\r
| C | ... | ... | ... |\r
\r
**推荐方案**: [Solution X]\r
**理由**: [Why this solution best fits the scenario]\r
```\r
\r
### Type 5: Behavioral (行为面试)\r
\r
**Purpose**: Assess soft skills, teamwork, and cultural fit using STAR method\r
**Format**: Situational questions about past experiences\r
**Example**: "Describe a time you had a conflict with a teammate. How did you resolve it?"\r
\r
**Output Format:**\r
```markdown\r
### 第X题 (行为面试)\r
**问题**: [Behavioral question]\r
\r
**建议回答框架** (STAR法则):\r
- **S**ituation: 描述背景\r
- **T**ask: 你的任务/目标\r
- **A**ction: 你采取的具体行动\r
- **R**esult: 最终结果，最好有量化指标\r
\r
---\r
\r
**请用STAR法则回答**:\r
\r
Situation:\r
\r
Task:\r
\r
Action:\r
\r
Result:\r
\r
\r
---\r
\r
**参考答案**:\r
\r
**考察点**: [What interviewer is looking for, e.g., conflict resolution, leadership]\r
\r
**STAR示例**:\r
- **S**: [Example situation]\r
- **T**: [Example task]\r
- **A**: [Example action with details]\r
- **R**: [Example result with metrics]\r
\r
**答题要点**:\r
1. [Key point 1]\r
2. [Key point 2]\r
3. [Key point 3]\r
\r
**常见错误**:\r
- [Mistake to avoid 1]\r
- [Mistake to avoid 2]\r
```\r
\r
### Question Type Distribution by Role\r
\r
Adjust type distribution based on job role:\r
\r
| 职位类型 | 问答型 | 编程题 | 系统设计 | 案例分析 | 行为面试 |\r
|----------|--------|--------|----------|----------|----------|\r
| **前端/后端开发** | 30% | 30% | 20% | 0% | 20% |\r
| **算法工程师** | 20% | 50% | 10% | 0% | 20% |\r
| **产品经理** | 20% | 0% | 0% | 40% | 40% |\r
| **全栈/架构师** | 25% | 25% | 30% | 0% | 20% |\r
| **运维/DevOps** | 35% | 20% | 25% | 10% | 10% |\r
\r
**Special Instructions:**\r
- **Coding questions**: Only for technical roles; skip for PMs and non-technical positions\r
- **System design**: Mid-Senior level only; replace with "方案设计" for junior\r
- **Case study**: Primarily for PMs, but can include for senior technical roles (technical case studies)\r
- **Behavioral**: Always include for all levels and roles\r
\r
### Detecting Question Type Preference\r
\r
Users may explicitly request certain question types:\r
\r
| User Input | Detected Preference |\r
|------------|---------------------|\r
| "来点算法题" / "coding" | Increase Coding type to 50%+ |\r
| "系统设计题" / "system design" | Increase System Design type to 40%+ |\r
| "行为面试" / "BQ" / "soft skills" | Increase Behavioral to 50%+ |\r
| "产品分析" / "case study" | Increase Case Study to 50%+ |\r
| "八股文" / "基础知识" | Increase Knowledge-Based to 60%+ |\r
\r
## Output Format\r
\r
Use this exact structure, dynamically generating N questions based on selected count:\r
\r
```markdown\r
# 面试练习题 - [Job Title/Resume Focus] ([Difficulty] · [N]题)\r
\r
> Generated on: [Date]\r
> Source: [Resume filename OR Job position]\r
> Difficulty: [初级/中级/高级]\r
> Questions: [N]题\r
\r
---\r
\r
## 答题说明\r
\r
1. 请在每道题下方的空白处写下你的答案\r
2. 完成后对照文档末尾的参考答案进行自我评估\r
3. **建议用时**：[根据题数计算，5题=15分钟, 10题=30分钟, 15题=45分钟, 20题=60分钟]\r
\r
---\r
\r
## 面试题目\r
\r
### 第1题 ([Question Type])\r
[Question text here - adjusted for difficulty level]\r
\r
---\r
\r
（请在此作答）\r
\r
\r
\r
---\r
\r
### 第2题 ([Question Type])\r
[Question text here - adjusted for difficulty level]\r
\r
---\r
\r
（请在此作答）\r
\r
\r
\r
---\r
\r
[Continue pattern through question N]\r
\r
---\r
\r
## 参考答案\r
\r
### 第1题答案\r
\r
**难度**: [初级/中级/高级]\r
\r
**题型**: [技术知识/项目经验/问题解决/行为面试]\r
\r
**考察点**: [Key skills/knowledge being tested - adjusted for difficulty]\r
\r
**参考答案**:\r
[Detailed reference answer with key points - depth varies by difficulty]\r
\r
**答题建议**:\r
- Key point 1\r
- Key point 2\r
- Key point 3\r
\r
---\r
\r
### 第2题答案\r
\r
**难度**: [初级/中级/高级]\r
\r
**题型**: [技术知识/项目经验/问题解决/行为面试]\r
\r
**考察点**: [Key skills/knowledge being tested - adjusted for difficulty]\r
\r
**参考答案**:\r
[Detailed reference answer with key points - depth varies by difficulty]\r
\r
**答题建议**:\r
- Key point 1\r
- Key point 2\r
- Key point 3\r
\r
---\r
\r
[Continue pattern through question N]\r
```\r
\r
**难度差异化示例：**\r
\r
| 考察点 | 初级版本 | 中级版本 | 高级版本 |\r
|--------|----------|----------|----------|\r
| React useEffect | "简述useEffect的作用和基本用法" | "useEffect的依赖数组原理，如何避免闭包陷阱" | "useEffect源码实现，与useLayoutEffect的区别及选择策略" |\r
| 浏览器缓存 | "HTTP缓存有哪些类型" | "Cache-Control各指令的区别，协商缓存实现" | "设计一个多级缓存架构，处理缓存穿透/雪崩/击穿" |\r
| 项目难点 | "描述你遇到的一个技术问题" | "如何排查和解决性能瓶颈，用了哪些工具" | "设计一个通用的性能监控和自动降级方案" |\r
\r
## Difficulty Levels\r
\r
Support three difficulty levels to match user's experience:\r
\r
| 难度 | 英文标识 | 适用对象 | 题目特点 |\r
|------|----------|----------|----------|\r
| **初级** | `junior` | 应届生、1-2年经验 | 基础概念、常见场景、标准八股 |\r
| **中级** | `mid` | 3-5年经验 | 原理深挖、方案对比、实际应用 |\r
| **高级** | `senior` | 5年以上/专家 | 架构设计、源码分析、疑难排查 |\r
\r
**难度判定规则：**\r
1. 用户明确指定（如"来几道中级难度的题"）\r
2. 从简历推断（根据工作年限）\r
3. 默认为中级（`mid`）\r
\r
**题目难度调整：**\r
- **初级**：问"是什么"、"怎么用"，避免深入原理\r
- **中级**：问"为什么"、"原理是什么"、"如何优化"\r
- **高级**：问"如何设计"、"源码如何实现的"、"遇到XX问题怎么解决"\r
\r
## Question Count Options\r
\r
Flexible question count to fit different time budgets:\r
\r
| 模式 | 题数 | 建议用时 | 适用场景 |\r
|------|------|----------|----------|\r
| **快速** | 5题 | 15分钟 | 碎片时间自测 |\r
| **标准** | 10题 | 30分钟 | 常规练习 |\r
| **深度** | 15题 | 45分钟 | 系统性复习 |\r
| **全面** | 20题 | 60分钟 | 模拟真实面试 |\r
\r
**题量选择规则：**\r
1. 用户明确指定（如"给我5道题"、"来20道"）\r
2. 根据用户描述的时间预算推断\r
3. 默认为标准模式（10题）\r
\r
## Workflow\r
\r
Follow this checklist:\r
\r
```\r
Interview Coach Workflow:\r
- [ ] Step 1: Identify input source (resume file or job position)\r
- [ ] Step 2: Determine difficulty level (junior/mid/senior)\r
- [ ] Step 3: Determine question count (5/10/15/20)\r
- [ ] Step 4: Read and analyze resume content (if applicable)\r
- [ ] Step 5: Generate N targeted questions at specified difficulty\r
- [ ] Step 6: Create formatted markdown document\r
- [ ] Step 7: Provide reference answers matching difficulty level\r
- [ ] Step 8: Present final document to user\r
```\r
\r
**Step 1: Identify Input**\r
- Ask: "请提供简历文件路径，或告诉我你想面试什么职位？"\r
- Accept: PDF, Word, MD file paths OR job position names\r
\r
**Step 2: Determine Difficulty**\r
- Ask: "请选择难度级别：初级(junior)、中级(mid)、高级(senior)？"\r
- Or infer from: "应届生"→初级，"3年经验"→中级，"资深/架构师"→高级\r
- Default: 中级 (mid)\r
\r
**Step 3: Determine Question Count**\r
- Ask: "需要多少道题？快速(5题)、标准(10题)、深度(15题)、全面(20题)"\r
- Or infer from: "简单练几道"→5题，"系统准备"→15题\r
- Default: 标准 (10题)\r
\r
**Step 4: Read Resume**\r
- Use appropriate tool based on file extension\r
- Extract: skills, experience, projects, achievements\r
\r
**Step 5: Generate Questions**\r
- Determine question types based on job role (see Question Type Distribution table)\r
- Check for user explicit type preferences (e.g., "算法题", "系统设计")\r
- Create N questions at specified difficulty level\r
- Adjust question depth based on difficulty\r
- Ensure relevance to input content\r
- Include question type label in each question (e.g., "第1题 (编程题)")\r
\r
**Step 6: Format Output**\r
- Use the exact template structure provided\r
- Include difficulty level in document title\r
- Include all questions with answer spaces\r
- Add reference answers section\r
\r
**Step 7: Deliver**\r
- Present the complete markdown document\r
- Offer to save to a file if desired\r
\r
## Interactive Mode (模拟面试模式)\r
\r
In addition to the default document generation mode, support an interactive mock interview mode for realistic practice experience.\r
\r
### Mode 1: Document Mode (文档模式) - Default\r
\r
**Use when**: User wants to practice at their own pace, review later, or print\r
**Behavior**: Generate all questions at once in a markdown document\r
**Triggered by**: Default, or explicit "生成文档" / "document mode"\r
\r
### Mode 2: Mock Interview Mode (模拟面试模式)\r
\r
**Use when**: User wants realistic interview simulation with immediate feedback\r
**Behavior**: Ask questions one by one, wait for answer, provide instant feedback, continue\r
**Triggered by**: Keywords like "模拟面试" / "mock interview" / "一道一道来" / "逐题提问"\r
\r
**Mock Interview Flow:**\r
\r
```\r
1. Setup Phase (配置阶段)\r
   └── Confirm: difficulty, question count, types, duration\r
   \r
2. Interview Phase (面试阶段)\r
   ├── Present Question 1\r
   ├── Wait for user answer (type or voice)\r
   ├── Provide instant feedback on answer quality\r
   ├── Move to Question 2 (or allow retry)\r
   └── Repeat until all questions done\r
   \r
3. Summary Phase (总结阶段)\r
   ├── Overall performance rating\r
   ├── Strengths and weaknesses analysis\r
   ├── Improvement suggestions\r
   └── Offer to save full Q&A transcript\r
```\r
\r
**Question Presentation:**\r
\r
```markdown\r
[Interviewer] 第 [X/N] 题 ([Type]):\r
\r
[Question text]\r
\r
[Additional requirements for specific types]\r
- Coding: time/space complexity requirements\r
- System Design: expected components to cover\r
- Case Study: analysis framework hint\r
- Behavioral: STAR method reminder\r
\r
⏱️ 建议思考时间: [2-3 minutes for knowledge, 5-10 for design/coding]\r
\r
请作答 (直接回复你的答案):\r
```\r
\r
**Instant Feedback Structure:**\r
\r
After user answers, provide immediate feedback:\r
\r
```markdown\r
[面试官反馈]\r
\r
**回答评分**: ⭐⭐⭐☆☆ (3/5)\r
\r
**优点**:\r
✓ [Strength 1]\r
✓ [Strength 2]\r
\r
**改进空间**:\r
○ [Gap 1] - 建议: [How to improve]\r
○ [Gap 2] - 建议: [How to improve]\r
\r
**参考答案要点**:\r
- [Key point 1]\r
- [Key point 2]\r
- [Key point 3]\r
\r
**追问** (可选):\r
[Follow-up question to dig deeper, if answer was good]\r
\r
---\r
[Continue] / [Retry] / [Skip]\r
```\r
\r
**Scoring Dimensions (by Question Type):**\r
\r
| 题型 | 评分维度 | 权重 |\r
|------|----------|------|\r
| **问答型** | 准确性、完整性、深度 | 各占33% |\r
| **编程题** | 正确性、复杂度、代码质量 | 40%+30%+30% |\r
| **系统设计** | 完整性、合理性、扩展性 | 30%+40%+30% |\r
| **案例分析** | 分析框架、洞察深度、方案可行性 | 30%+40%+30% |\r
| **行为面试** | STAR完整性、具体性、结果量化 | 25%+35%+40% |\r
\r
**Mock Interview Commands:**\r
\r
During the interview, user can say:\r
\r
| 用户指令 | 系统响应 |\r
|----------|----------|\r
| "提示" / "hint" | 给出思考方向提示 |\r
| "跳过" / "skip" | 跳过当前题，标记为未完成 |\r
| "重来" / "retry" | 重新回答当前题 |\r
| "结束" / "stop" | 提前结束，进入总结 |\r
| "时间到" / "timeout" | 提醒时间已到，可继续或提交 |\r
\r
**Final Summary Report:**\r
\r
```markdown\r
# 模拟面试总结报告\r
\r
**面试配置**:\r
- 职位: [Role]\r
- 难度: [Difficulty]\r
- 题数: [X]题 (完成 [Y]题, 跳过 [Z]题)\r
- 用时: [Total time]\r
\r
**总体评分**: [X]/100\r
\r
**各题型表现**:\r
| 题型 | 得分 | 评价 |\r
|------|------|------|\r
| 问答型 | [X]/100 | [Brief comment] |\r
| 编程题 | [X]/100 | [Brief comment] |\r
| ... | ... | ... |\r
\r
**优势领域**:\r
1. [Strength area 1]\r
2. [Strength area 2]\r
\r
**待提升领域**:\r
1. [Weakness 1] - 建议: [Action item]\r
2. [Weakness 2] - 建议: [Action item]\r
\r
**推荐阅读/练习**:\r
- [Resource 1 for improvement]\r
- [Resource 2 for improvement]\r
\r
**下次面试建议**:\r
- 推荐难度: [Suggested next difficulty]\r
- 推荐题型: [Suggested focus areas]\r
```\r
\r
### Mode Detection Keywords\r
\r
| User Input | Detected Mode |\r
|------------|---------------|\r
| "生成文档" / "给我题目" / "输出文档" | Document Mode |\r
| "模拟面试" / "mock interview" / "实战练习" | Mock Interview Mode |\r
| "一道一道来" / "逐题提问" / "一问一答" | Mock Interview Mode |\r
| "面试模式" / "开始面试" / "面试我" | Mock Interview Mode |\r
\r
## Example Usage\r
\r
For detailed examples, see [examples.md](examples.md).\r
\r
## Interview History Tracking (面试历史记录)\r
\r
Track user's interview practice progress over time to enable continuous improvement and personalized recommendations.\r
\r
### History Record Structure\r
\r
Maintain a history log of all interview sessions. Each record includes:\r
\r
```\r
Interview Session Record:\r
├── session_id: [timestamp-based ID]\r
├── timestamp: [Date and time]\r
├── configuration:\r
│   ├── role: [Job role]\r
│   ├── difficulty: [junior/mid/senior]\r
│   ├── question_count: [N]\r
│   ├── types: [Distribution of question types]\r
│   └── mode: [document/mock]\r
├── performance:\r
│   ├── overall_score: [0-100]\r
│   ├── completed: [X out of N]\r
│   ├── time_spent: [minutes]\r
│   └── by_type:\r
│       ├── knowledge: [score]\r
│       ├── coding: [score]\r
│       ├── system_design: [score]\r
│       ├── case_study: [score]\r
│       └── behavioral: [score]\r
├── strengths: [List of strong areas]\r
├── weaknesses: [List of weak areas]\r
├── file_path: [Path to saved Q&A document]\r
└── next_recommendations: [Suggestions for next session]\r
```\r
\r
### History Management Commands\r
\r
Users can query and manage their interview history:\r
\r
| User Command | System Action |\r
|--------------|---------------|\r
| "查看历史" / "历史记录" / "我的进度" | Display summary of past sessions |\r
| "上次面试" / "上次成绩" | Show most recent session details |\r
| "能力分析" / "我的能力" / "雷达图" | Generate capability radar chart |\r
| "进步情况" / "进步趋势" | Show score trends over time |\r
| "清除历史" / "重置记录" | Clear history (with confirmation) |\r
\r
### Progress Tracking Features\r
\r
#### 1. Session History Summary\r
\r
```markdown\r
# 面试练习历史记录\r
\r
## 概览统计\r
- 总练习次数: [N] 次\r
- 累计答题: [X] 题\r
- 累计用时: [Y] 小时\r
- 最近练习: [Date]\r
\r
## 难度分布\r
- 初级: [N] 次\r
- 中级: [N] 次\r
- 高级: [N] 次\r
\r
## 题型覆盖\r
- 问答型: [N] 题\r
- 编程题: [N] 题\r
- 系统设计: [N] 题\r
- 案例分析: [N] 题\r
- 行为面试: [N] 题\r
\r
## 最近5次练习\r
| 日期 | 职位 | 难度 | 得分 | 用时 |\r
|------|------|------|------|------|\r
| 2026-04-18 | 前端开发 | 中级 | 72/100 | 28min |\r
| 2026-04-15 | 后端开发 | 中级 | 68/100 | 32min |\r
| 2026-04-12 | 前端开发 | 初级 | 85/100 | 20min |\r
| 2026-04-10 | 系统设计 | 高级 | 55/100 | 45min |\r
| 2026-04-08 | 前端开发 | 中级 | 65/100 | 30min |\r
\r
## 总体趋势\r
📈 平均分上升趋势: 65 → 72 (+7分)\r
🎯 推荐下一阶段: 挑战高级难度\r
```\r
\r
#### 2. Capability Radar Chart\r
\r
Generate a visual radar chart showing capability across 5 dimensions:\r
\r
```markdown\r
# 能力雷达图分析\r
\r
基于最近 [N] 次练习数据\r
\r
## 各维度得分\r
\r
```\r
技术知识    ████████████████████░░░░░  78/100\r
编程能力    ███████████████░░░░░░░░░░  62/100\r
系统设计    ████████████░░░░░░░░░░░░░░░  48/100\r
案例分析    ████████████████░░░░░░░░░░░  65/100\r
行为面试    ██████████████████░░░░░░░░░  72/100\r
```\r
\r
## 雷达图可视化\r
\r
         技术知识\r
            ████████████████\r
           ╱                ╲\r
          ╱                  ╲\r
编程能力 █                    █ 系统设计\r
          ╲                  ╱\r
           ╲                ╱\r
            ████████████████\r
         行为面试    案例分析\r
\r
## 能力评估\r
- **优势领域**: 技术知识、行为面试\r
- **待加强**: 系统设计 (建议多练习架构题)\r
- **均衡发展**: 案例分析处于中等水平\r
\r
## 对比上次\r
| 维度 | 上次 | 本次 | 变化 |\r
|------|------|------|------|\r
| 技术知识 | 75 | 78 | +3 ↗️ |\r
| 编程能力 | 60 | 62 | +2 ↗️ |\r
| 系统设计 | 45 | 48 | +3 ↗️ |\r
| 案例分析 | 63 | 65 | +2 ↗️ |\r
| 行为面试 | 70 | 72 | +2 ↗️ |\r
\r
🎉 全线进步！继续保持！\r
```\r
\r
#### 3. Personalized Recommendations\r
\r
Based on history, provide tailored suggestions:\r
\r
```markdown\r
# 个性化练习建议\r
\r
根据你的历史记录分析：\r
\r
## 模式识别\r
- 你在 **前端技术** 相关题目上表现优异 (平均 82分)\r
- **系统设计** 题目相对薄弱 (平均 52分)\r
- 难度升级路径: 初级(85分) → 中级(68分) ✓ 符合预期\r
\r
## 今日推荐\r
基于你的进步曲线，建议今日练习：\r
\r
🎯 **推荐配置**:\r
- 职位: 前端开发\r
- 难度: 高级 (你已连续3次中级≥70分)\r
- 题数: 15题\r
- 题型: 系统设计 50% + 技术知识 30% + 编程 20%\r
- 模式: 模拟面试\r
\r
💡 **理由**: \r
- 你的基础知识扎实，可以挑战高级题目\r
- 系统设计是明显短板，需要重点突破\r
- 模拟面试模式能更好锻炼临场表达\r
\r
## 专项突破建议\r
针对薄弱环节，推荐以下学习资源：\r
- 《设计数据密集型应用》(系统设计必看)\r
- 系统设计面试题库 (每日1题)\r
- 参与开源项目，积累架构实战经验\r
```\r
\r
### Data Storage Approach\r
\r
Since this is a skill file without persistent storage:\r
\r
1. **File-Based Storage**: Save history to a local JSON/markdown file\r
   - Path: `~/.ai-interview-coach/history.json`\r
   - Auto-save after each session\r
   - User can specify custom path\r
\r
2. **Inline Summary**: Include history summary at end of each session report\r
   - "这是你的第 [N] 次练习，比上次进步 [X] 分"\r
\r
3. **Session Continuity**: Support "继续上次" command\r
   - Resume interrupted mock interviews\r
   - Continue from last question\r
\r
### Implementation Workflow\r
\r
**On Session Start:**\r
```\r
1. Check if history exists\r
2. If yes, show: "欢迎回来！这是你第 [N] 次练习，上次得分 [X]"\r
3. If returning user, offer: "继续上次的面试？还是开始新的？"\r
```\r
\r
**On Session End:**\r
```\r
1. Save session record to history\r
2. Update capability scores\r
3. Generate progress comparison: "比上次进步 [X] 分！"\r
4. Update recommendations for next session\r
```\r
\r
**On History Query:**\r
```\r
User: "查看历史"\r
Action: Read history file → Parse → Display summary → Offer radar chart\r
```\r
\r
## Offer-Oriented Growth Features (提升 Offer 转化)\r
\r
These three features should be proactively offered after any session summary.\r
\r
### Feature 1: 7-Day Sprint Plan (7天冲刺计划)\r
\r
**User pain point:** "我知道要练，但不知道每天练什么。"\r
\r
**Triggers:**\r
- "7天冲刺"\r
- "一周计划"\r
- "面试计划"\r
- "临近面试怎么练"\r
\r
**Behavior:**\r
1. Ask for role, years of experience, and target timeline.\r
2. Generate a Day1-Day7 plan with daily objective, duration, question mix, and success criteria.\r
3. Keep each day \x3C= 45 minutes to reduce dropout risk.\r
4. At end of each day: provide next-day adjustment (difficulty up/down).\r
\r
**Output template:**\r
```markdown\r
# 7天面试冲刺计划 - [Role]\r
\r
> 当前水平: [junior/mid/senior]\r
> 目标: [Target role/company]\r
> 每日投入: [X] 分钟\r
\r
## Day 1 - 基线评估\r
- 目标: 建立能力基线\r
- 任务: [5题混合 + 1次行为题]\r
- 验收标准: 完成率 >= 80%，输出薄弱项Top2\r
\r
## Day 2 - [Theme]\r
- 目标:\r
- 任务:\r
- 验收标准:\r
\r
[...Day3-Day7]\r
\r
## 达标条件\r
- 综合评分 >= [X]\r
- 薄弱项提升 >= [Y] 分\r
```\r
\r
### Feature 2: Job Readiness Score (岗位就绪度评分)\r
\r
**User pain point:** "我到底能不能去面试？"\r
\r
**Triggers:**\r
- "就绪度"\r
- "通过率"\r
- "我能面了吗"\r
- "现在水平怎么样"\r
\r
**Scoring rubric (100):**\r
- Technical knowledge: 25\r
- Coding ability: 25\r
- System design: 20\r
- Behavioral interview: 15\r
- Communication structure: 15\r
\r
**Output template:**\r
```markdown\r
# 岗位就绪度评估 - [Role]\r
\r
**Job Readiness Score**: [X]/100\r
**当前等级**: [可投递 / 建议补强后投递 / 暂不建议投递]\r
\r
## 维度评分\r
- 技术知识: [X]/25\r
- 编程能力: [X]/25\r
- 系统设计: [X]/20\r
- 行为面试: [X]/15\r
- 表达结构化: [X]/15\r
\r
## 风险项 (Top 2)\r
1. [Gap 1]\r
2. [Gap 2]\r
\r
## 两周提升路线\r
- Week 1: [Action plan]\r
- Week 2: [Action plan]\r
```\r
\r
### Feature 3: Answer Rewriter (高分话术改写器)\r
\r
**User pain point:** "我懂，但我不会表达。"\r
\r
**Triggers:**\r
- "润色答案"\r
- "改成高分回答"\r
- "优化表达"\r
- "口语化一点"\r
\r
**Behavior:**\r
1. Evaluate user's raw answer and identify 2-3 concrete gaps.\r
2. Rewrite into two versions:\r
   - 30-second concise version\r
   - 2-minute interview version\r
3. Provide 2 likely follow-up questions and best responses.\r
4. For behavioral questions, enforce STAR structure.\r
\r
**Output template:**\r
```markdown\r
# 回答优化结果\r
\r
## 你的原答案问题\r
1. [Issue 1]\r
2. [Issue 2]\r
\r
## 高分版本（30秒）\r
[Concise, structured answer]\r
\r
## 高分版本（2分钟）\r
[Deeper answer with context, trade-offs, and outcome]\r
\r
## 可能追问与应对\r
1. Q: [Follow-up]\r
   A: [Best response]\r
2. Q: [Follow-up]\r
   A: [Best response]\r
```\r
\r
### Proactive Recommendation Rule\r
\r
After each summary, proactively offer one next action:\r
- If score \x3C 65: offer "7天冲刺计划"\r
- If 65 \x3C= score \x3C 80: offer "就绪度评分 + 两周提升路线"\r
- If score >= 80: offer "高级模拟面试 + 答案精修"\r
\r
## Tips for Best Results\r
\r
1. **Resume quality matters**: More detailed resumes yield more personalized questions\r
2. **Be specific about job role**: Specific positions ("高级前端工程师") produce better questions than vague ones ("程序员")\r
3. **Use the document for practice**: Print or save the output for mock interview sessions\r
4. **Self-evaluation**: Compare your answers with reference answers critically\r