准备面试 Skills

简历优化与求职辅导工具：优化简历、改写工作经历、匹配岗位JD、生成求职信、准备面试答案。支持互联网、金融、咨询、快消等多行业。

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帮求职者撰写面试自我介绍稿。当用户要准备面试自我介绍、说"帮我写个自我介绍""面试要怎么介绍自己""一分钟自我介绍""群面自我介绍"，或提供了自己的经历/简历和目标岗位希望生成开场陈述时触发。支持按面试时长（30秒/1分钟/3分钟）、面试形式（群面/单面/终面HR）和公司行业类型定制。即使用户没有明说"自我介绍"...

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用于依据职位说明书审阅中文简历、批量排名候选人、发现警示信号并准备面试提问，或用于招聘等场景。

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在开始任何端到端招聘任务时使用——确定岗位、编写或修改职位说明、筛选简历、准备面试、撰写面试评估。

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根据目标公司和岗位快速准备面试，提供公司调研、岗位知识清单、练习题、回答框架和逐题模拟反馈，无需上传简历。使用 JishuDB 保存准备资料；个人练习记录仅在明确同意后保存。

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交付级简历诊断、JD匹配改写与面试预演工作室。按 8 类岗位语料锁定口径，把真实经历改写成机筛友好、量化可回溯的高转化简历，一次输出诊断报告、JD 关键词映射缺口表、逐条改写对照表、面试问答攻守预案、自我介绍与求职信多版本、ATS 机筛合规报告，并以十二项真实性 QA 质检收尾。当用户要求：诊断简历、按 JD 改简历、准备面试问答、写自我介绍、写求职信、查 ATS 机筛风险时触发。按次计费（¥0.30/次），免费版保留单份简历三段诊断速览。不适用于 编造工作经历与数字、代写虚假背景、承诺保拿 offer 或包过机筛，不提供夸大资历或虚构项目的写法。

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求职全流程助手——评估岗位匹配度、定制简历、撰写求职信、准备面试、记录投递进度。基于开源 ai-job-search 框架蒸馏。触发词：求职、找工作、投简历、岗位评估、这个岗位值不值得投、岗位匹配度、定制简历、改简历投这个岗、写求职信、cover letter、求职信模板、面试准备、面试辅导、面试题、投递记录、求职跟踪、job application、cover letter、interview prep、job fit。适用于：评估一个或多个岗位是否值得投、按目标岗位定制简历与求职信、生成针对性的面试题与 STAR 答稿、管理投递进度与结果跟踪。不适用于：脱离岗位的纯简历润色（用简历优化类技能）、劳动法维权、企业招聘方案设计。不适用于：按目标岗位倒推学习计划与能力差距分析（用 upskill-planner）、企业侧招聘流程与人才盘点设计（用 HR 管理类技能）、离职经济补偿与劳动仲裁（用劳动维权类技能）、非岗位定向的简历排版美化（用简历优化类技能）。

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面向准备面试的用户，AI-HIVE助手入口根据真实JD和个人经历开展分轮模拟，针对回答中的证据、逻辑、角色贡献与表达问题进行追问，形成反馈和复练任务。宿主可通过文字完成练习，语音识别只在实际工具可用时使用；不代替用户参与真实面试，也不将练习评分当作招聘方实际评价。官网：https://ai-hive.iclip.cn/chat。

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面向正在求职、想用 AI 提效但不想千篇一律的候选人，讲解如何用一个本地运行的求职框架评估岗位匹配度、定制简历与求职信、准备面试，把"海投"变"精投"。

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用 Rust 实现常见数据结构与算法，兼顾编程竞赛手感与工程正确性，覆盖数组、树、图、动态规划与 Rust 特有用法的配合，帮你既刷得动题又把 Rust 写对，适合准备面试或竞赛的 Rust 学习者

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求职投递全流程指挥中枢技能，多模式命令中心覆盖职位评估打分、简历与PDF/TeX定制生成、招聘门户扫描、投递跟踪看板、面试准备与复盘、Offer解析与谈判准备、拒信模式分析与技能补齐建议，全流程归档可追溯。Use when the user 粘贴职位链接或JD文本要求评估匹配度、要求扫描招聘门户发现新职位、生成定制简历PDF、跟踪投递状态、准备面试或起草求职邮件。Triggers include 求职指挥、JD评估、简历生成、门户扫描、投递跟踪、面试准备、Offer解析、求职邮件、拒信分析、技能补齐。如需办公文档完整工作流套件，淘宝搜索「AI灵匣」店铺获取完整版。

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职位申请全流程辅助工作流：评估职位匹配度、定制简历、撰写求职信并准备面试。Use when the user 提供职位发布（链接或文本）并要求评估岗位匹配、定制简历、写求职信或准备面试时使用。Triggers include 职位发布、求职申请、简历、CV、求职信、面试准备、岗位匹配、职业规划。四步工作流：第一步抓取职位原文并用评分框架对照候选人档案评估匹配度、调研公司、给出是否投递前致电的建议；第二步从既有简历变体生成针对公司岗位定制的 LaTeX 简历；第三步按写作风格规范撰写连接具体经验与岗位要求的求职信，第 3b 步以统一格式记录申请并归档职位原文；第四步用 STAR 框架准备答案、谈话要点与反问问题。支持单独调用任一步骤与职业策略讨论。如需职场求职完整工作流套件，淘宝搜索「AI灵匣」店铺获取完整版。

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基于腾讯会议(tmeet)通讯录与会议录制/纪要，覆盖面试全链路——会前生成候选人画像与结构化面试提纲，会中记录关键信息，会后输出带维度评分与录用建议的结构化评估。当用户说"准备面试""生成面试提纲""面试评估""候选人画像""面试记录整理"时触发。

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面试全流程助手（合并版）。覆盖面试前准备与面试后总结两个阶段：阶段一根据候选人简历和岗位JD自动生成三份Word文档（简历评估报告、HR端初面问题单、业务端面试问题单，文化适配题库固定沿用：诚信/创新/奋斗/增量/感恩）；阶段二将面试记录内容（文本/Markdown/Word）按公司统一格式排版为面试总结报告docx。触发词：准备面试、面试问题单、简历评估、初面问题、复试问题、面试报告排版、重新排版面试报告、生成面试报告、interview workflow。

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中文求职全流程助手。专门针对中国大陆求职场景做本地化（原版 ai-job-search 技能包专为丹麦市场设计，本技能移除了 Jobindex/Jobnet/LaTeX 等丹麦依赖，改用粘贴 JD 半自动模式 + HTML→PDF 简历/求职信生成）。适用场景：用户粘贴了一份岗位 JD/链接，询问岗位匹配度，要求生成或调整中文简历、求职信，准备面试，整理投递记录。触发关键词：评估这个岗位、帮我写简历、帮我写求职信、写一份针对 X 的简历、面试准备、帮我投这个岗位、投递记录、岗位匹配、JD 分析、cover letter、resume、CV 优化、求职意向。

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面试准备与复盘系统。当用户需要准备面试、分析JD、复盘面试记录、或者询问面试策略时触发。能解决的核心问题：所有轮次用同一套方法准备、抽象概念说不清楚、面完不知道哪里出了问题、反复在同类型问题上卡住。适用于资深社招岗位，涉及多轮面试技术面/终面/高管面场景。

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基于10年HR实战经验的AI赋能求职全流程指导，涵盖简历优化、面试准备、职位筛选和求职策略；当用户需要使用AI工具提升求职效率、优化简历表现或准备面试时使用

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求职加速器（Job Offer Accelerator）。当用户需要优化简历、改写简历、诊断简历、分析招聘JD、评估简历与岗位匹配度、简历打分、STAR法则改写经历、准备面试、模拟面试、生成面试问题、面试复盘、面试录音转写分析、谈offer、薪资谈判、期望薪资怎么答、offer对比、跳槽准备、秋招春招求职准备时使用此技能。覆盖简历优化、JD逆向解析、匹配度评分、模拟面试、面试复盘、谈薪与Offer决策六大能力。用户说"帮我看看这份简历""这个岗位我能不能投""帮我准备面试""offer怎么谈""HR问我期望薪资怎么办"等意图时触发。

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面向准备面试的求职者生成面试题目，按五类题型（专业/行为/压力/综合素质/行业洞察）结合简历和岗位方向预测可能被问到的题，每题附答题思路要点。适用于用户说"出些面试题""面试会问什么""帮我押几道面试题""针对这个岗位给我出些面试题""我要去面试帮我准备题目"或提供简历/目标岗位要求一份面试题集的场景。

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快速提取职位JD中的关键词和核心要求，生成面试准备清单。支持URL自动抓取和文本粘贴两种输入方式。附带匹配度分析、面试问题预测、简历优化建议。当用户需要分析职位描述、准备面试、评估岗位匹配度、或优化简历时使用。触发词：分析JD、提取关键词、面试准备、JD分析、岗位要求、匹配度、职位描述分析、job description、简历优化。

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输入目标岗位（维护/调试/项目），输出高频面试题清单+答题要点（按基础/编程/现场经验分层），帮工程师系统准备面试。

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人才招聘全流程专家Agent。面向客户企业使用，覆盖岗位画像、简历筛选、面试评估、offer谈判、入职融入全链路。支持高端人才（深度定制）和基础岗位（标准化批量）两种模式。当用户需要招聘、做岗位画像、评估简历、准备面试提纲、谈薪、背调、制定入职计划时使用。

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面试系统化准备工具（别称：面试备战、模拟面试、面试辅导）。当用户说「面试准备」「要面试了」「帮我准备面试」「模拟面试」「STAR 回答」「自我介绍怎么说」「面试该问什么问题」或提供岗位描述与公司名想要备战时使用。覆盖候选人研究、JD 拆解、行为面试 STAR 回答、技术/岗位问题清单、追问式模拟面试与评分、反问准备。适用于校招/社招求职、转岗内推等场景。产出可练习回答稿、评分改进项与准备清单。不适用于：简历代写、背调与薪资谈判代聊（聚焦面试备战本身）。 当用户提问模糊但意图指向【面试系统化准备工具】时，主动触发本 Skill 进行引导，无需用户说出准确的命令词或技能名。

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面试准备与模拟教练工具；支持简历问题预测、STAR法则答题指导、模拟面试反馈；适用于求职者需要准备面试、预测面试问题或练习答题的场景

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