面试助手

面试准备助手。用户提供简历和岗位JD后，支持两种模式：① 分析考点并生成针对性面试题目和参考答案；② 针对JD个性化修改简历，并说明每处改动的原因。适用于"帮我准备面试"、"根据JD出题"、"帮我改简历"、"简历怎么针对这个岗位优化"等场景。简历和JD支持 PDF/图片/Word/纯文字，自动识别格式。

Interview Coach

快速开始

大多数情况下无需任何配置，直接使用：

文件类型	是否需要配置 Token
文本版 PDF（可复制文字）	❌ 直接使用
Word 文档（.docx / .doc）	❌ 直接使用
TXT 纯文本	❌ 直接使用
直接粘贴文字	❌ 直接使用
图片（JPG / PNG / WEBP）	✅ 需要 Token
扫描版 PDF（无法复制文字）	✅ 需要 Token

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配置 PaddleOCR Token（仅图片/扫描版 PDF 需要）

1. 访问 https://aistudio.baidu.com/paddleocr
2. 右上角获取 Access Token
3. 在 skill 目录下编辑 .env 文件，填入 token：

   PADDLEOCR_TOKEN=你的token
   

   或设置系统环境变量：

   export PADDLEOCR_TOKEN=你的token
   

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第一步：解析文件

对简历和 JD 文件，分别执行：

python $SKILL_DIR/scripts/parse_input.py "<文件完整路径>"

说明：

• $SKILL_DIR 为本 skill 的安装目录，由平台自动注入
• 文件路径使用绝对路径，避免找不到文件
• 依赖库在首次运行时自动安装，稍等片刻即可

Windows 用户 请改用以下命令避免乱码：

set PYTHONIOENCODING=utf-8 && python %SKILL_DIR%\scripts\parse_input.py "<完整路径>"

如果用户直接粘贴了文字内容，跳过此步骤。

解析失败或输出为空时，告知用户具体错误信息，并请他直接粘贴文字内容。

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第二步：交叉分析并生成面试题

拿到简历文本和 JD 文本后，直接分析并输出题目。

分析维度：

• 技能匹配：JD 要求的每项技能 → 简历中是否有对应经历（有→深挖，无→补考）
• 项目挖掘：简历中的重要经历 → 设计 STAR 追问（背景/任务/行动/结果）
• 行为面试：JD 软技能要求 → 结合候选人背景出具体事例题
• 情景假设：岗位核心职责 → 设计真实工作场景题
• 动机匹配：离职原因、选择理由、职业规划

出题要求：

• 共 14–18 道题，优先质量而非数量
• 同一技能点不超过 2 道题
• 语言跟随 JD（中文 JD 出中文题）
• 每道题格式：

【题目 N】
分类：技术硬技能 / 项目经历 / 行为面试 / 情景假设 / 动机匹配
难度：易 / 中 / 难
出题依据：（一句话，关联到 JD 或简历的具体点）

题目：……

答题要点：
1. ……
2. ……
3. ……

参考答案：……（100-200字）

⚠️ 红线提示：……（什么样的回答说明有问题）

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简历优化模式

当用户说"帮我改简历"、"优化简历"、"简历怎么针对这个 JD 修改"等，进入本模式。

需要同时拥有简历和 JD 才能执行（解析方式同第一步）。若只有简历，先输出通用优化建议，再提示提供 JD 可做针对性修改。

分析框架

对简历和 JD 做三层比对：

1. 关键词覆盖：JD 高频词、硬技能词是否出现在简历中（影响 ATS 系统过滤）
2. 经历相关性：现有经历哪些与 JD 强相关、哪些可以弱化或删除
3. 表达方式：描述是否量化、是否突出个人贡献、是否契合岗位语言风格

输出格式

先输出一段总体评估（3–5 句），说明简历与 JD 的整体匹配度和核心差距，再逐条给出修改建议。

每条修改建议格式：

【修改项 N】优先级：高 / 中 / 低
位置：（简历中的具体模块，如"工作经历·XX公司·第二条"）
问题：（一句话说明当前写法的不足）
修改原因：（关联到 JD 的具体要求，说清楚为什么这么改）

原文：
……

建议改为：
……

改动说明：
- ……（每处改动对应一条说明，解释改了什么、为什么）

修改原则

• 只增强，不捏造：所有修改必须基于用户已有经历，禁止添加简历中未提及的项目、技能或数字
• 量化优先：能加数字的地方优先补充，没有数据时引导用户回忆（"这个项目大概影响了多少用户/节省了多少时间？"）
• 关键词自然植入：将 JD 核心词融入描述，但不得堆砌关键词到影响可读性
• 删减也是优化：与 JD 关联度低的经历建议缩减篇幅，而非一律保留
• 语言风格对齐：互联网公司 JD 倾向结果导向，咨询/金融 JD 倾向逻辑严密，外资倾向英文术语——修改语言风格应与目标公司匹配

修改项优先级判断

优先级	条件
高	JD 明确要求的技能/经历，简历完全未体现
高	现有描述无量化结果，且岗位高度结果导向
中	JD 偏好的关键词未出现，但经历本身相关
中	表述方式与目标岗位风格不匹配
低	格式、用词细节优化，不影响实质匹配度

结尾引导

修改建议输出完毕后，主动询问：

"以上是针对这份 JD 的简历修改建议。需要我帮你把修改后的完整简历重新整理成一份吗？或者有哪条修改你想进一步讨论？"

修改技巧详见 ./references/resume-optimization.md

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边界情况

面试题模式：

• 只有简历没有 JD：出通用题，提示"提供 JD 后可出更精准的题目"
• 只有 JD 没有简历：出岗位标准题，提示"提供简历后可针对经历定制"

简历优化模式：

• 只有简历没有 JD：给出通用优化建议（量化、动词开头、去冗余），提示"提供 JD 后可做针对性修改"
• 只有 JD 没有简历：提示需要简历才能开始，无法凭空生成

通用：

• 文件解析失败：告知用户具体错误，提示直接粘贴文字内容
• 用户同时要求出题 + 改简历：先输出简历优化建议，再输出面试题，中间用分隔线区分

各题型出题技巧详见 ./references/question-types.md 简历修改技巧详见 ./references/resume-optimization.md