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AI 全栈技术面试训练营
作者
zlszhonglongshen
· GitHub ↗
· v1.0.0
· MIT-0
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install ai-tech-interview-bootcamp
功能描述
AI 全栈技术面试训练营 — 从真题追踪、代码练习到 Mock 面试的系统性面试备战方案
使用说明 (SKILL.md)
AI Tech Interview Bootcamp
AI 全栈技术面试训练营,帮你系统性准备技术面试。整合真题追踪、代码练习、Mock 对练三大模块,覆盖前端/后端/算法/系统设计全维度。
核心功能
- 热点真题挖掘 — 自动抓取 GitHub Trending、LeetCode 热题、牛客面经中的最新高频考点
- 代码能力训练 — 基于真实面试题生成针对性代码练习,附带多解法分析
- 系统设计练习 — 经典系统设计场景题,AI 陪你走完设计思路
- Mock 面试报告 — 生成模拟面试评估报告,标注薄弱环节
工作流编排
brave-search → 搜索最新大厂真题/面经
↓
agent-reach → 抓取 GitHub/LeetCode 热题趋势
↓
github-issues-skill → 创建个人面试题库 Issue(带标签/里程碑)
↓
code-review-skill → 对系统设计答案进行代码审查式评审
↓
card-renderer → 生成面试知识点卡片(供移动端复习)
使用方式
启动面试训练
当你开始准备面试或需要刷题时,说:
"开始面试训练,准备字节跳动后端岗"
系统会:
- 用
brave-search搜索近3个月字节/腾讯/阿里面经 - 用
agent-reach抓取 GitHub "awesome-interview" 和 LeetCode 热题 - 归类题目到
数据结构、系统设计、多线程、数据库等标签 - 为每道题创建 GitHub Issue,带题目、考察点、难度星级
- 用
card-renderer渲染每日复习卡片
查看面试题库
"查看我的面试题库"
系统列出所有已创建的面试 Issue,按难度/标签分类。
Mock 系统设计
"Mock 一个分布式 ID 生成系统设计"
AI 以面试官身份提问,引导你完成:
- 需求分析 → 边界确认 → 方案设计 → 权衡取舍
- 结束后给出
code-review-skill风格的评审报告
每日练习报告
"生成今日面试报告"
汇总当日练习情况,生成可视化卡片和薄弱点列表。
示例
输入: "准备腾讯 T9 后台面试,从系统设计开始" 输出:
- 🔍 搜索近90天腾讯后台面经(brave-search)
- 📊 抓取高频系统设计题(agent-reach → GitHub Trending)
- 📝 创建3道系统设计 Issue(github-issues-skill)
- 📋 生成复习计划卡片(card-renderer)
- 🎯 进入 Mock 模式,AI 面试官陪你练题
技能依赖
| 技能 | 用途 | 来源 |
|---|---|---|
| brave-search | 搜索大厂面经/真题 | ClawHub |
| agent-reach | 抓取 GitHub/LeetCode 热题 | ClawHub |
| github-issues-skill | 创建/管理面试题库 | ClawHub |
| code-review-skill | 系统设计评审 | ClawHub |
| card-renderer | 生成复习知识卡片 | ClawHub |
适用人群
- 应届生准备校招面试
- 社招生跳槽面试
- 技术团队面试官出题参考
安全使用建议
Install this only if you want an interview-prep assistant that can search external sources and organize practice questions as GitHub Issues. Before running the full workflow, confirm which repository should receive issues and ask for a preview or confirmation step if you do not want automatic issue creation.
能力评估
Purpose & Capability
The search, scraping, answer review, card generation, and GitHub Issue creation all align with the stated technical interview preparation purpose.
Instruction Scope
The trigger phrases are broad interview-prep phrases, so activation should be user-directed, especially before write actions.
Install Mechanism
The artifact contains only Markdown and JSON files, no executable installer, scripts, package dependencies, or hidden setup mechanism.
Credentials
External search/scraping and GitHub Issue creation are proportionate for building an interview question bank, but they may touch third-party services and a selected repository.
Persistence & Privilege
No background persistence or credential handling is present in the artifact; the main persistent effect is disclosed creation of GitHub Issues.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install ai-tech-interview-bootcamp - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/ai-tech-interview-bootcamp触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
AI 全栈技术面试训练营上线,助力系统备战技术面试。
- 集成真题追踪、代码练习、Mock 对练三大功能模块,覆盖全栈各面试环节
- 支持一键启动面试训练、题库管理、系统设计 Mock 及每日复习报告
- 自动抓取大厂面经及高频题目,分类整理,并生成复习卡片
- 提供系统设计答题评审与个性化薄弱点分析
- 适配应届及社招用户,支持面试官出题辅助
元数据
常见问题
AI 全栈技术面试训练营 是什么?
AI 全栈技术面试训练营 — 从真题追踪、代码练习到 Mock 面试的系统性面试备战方案. 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 38 次。
如何安装 AI 全栈技术面试训练营?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install ai-tech-interview-bootcamp」即可一键安装,无需额外配置。
AI 全栈技术面试训练营 是免费的吗?
是的,AI 全栈技术面试训练营 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
AI 全栈技术面试训练营 支持哪些平台?
AI 全栈技术面试训练营 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 AI 全栈技术面试训练营?
由 zlszhonglongshen(@zlszhonglongshen)开发并维护,当前版本 v1.0.0。
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