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Agent Skill · 待分类

interview-analysis(访谈分析)

interview-analysis 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

interview-analysis 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 3,740。

总安装 915周安装 37GitHub Stars 公开资料未说明下载 287核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:interview-analysis(访谈分析)
来源仓库:https://github.com/mikonos/interview-analysis
仓库路径:skills/interview-analysis
安装命令:
npx skills add https://github.com/mikonos/interview-analysis --skill interview-analysis
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/mikonos/interview-analysis --skill interview-analysis

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

interview-analysis 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需确认权限和维护状态。

使用前建议核实是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/interview-analysis

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/mikonos/interview-analysis --skill interview-a…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

interview-analysis 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/mikonos/interview-analysis --skill interview-analysis。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

interview-analysis 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

interview-analysis 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

interview-analysis 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

interview-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 915 次,近一周安装 37 次,下载 287 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

interview-analysis 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
interview-analysis

访谈分析 · 本页

915—只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Interview Analysis Skill

Core Mission: Transform interview transcripts into deep insights. Core Logic: Don't listen to what candidates "say" (Methodology Recitation), observe what they've "done" (Battle Scars) and "how they think" (First Principles).

1. Dynamic Expert Activation (Expert Routing)

Core Principle

Based on role type and evaluation dimensions, automatically select the best minds combination for that domain:

Three-Step Expert Selection:

  1. Identify core competency domain: Product/Engineering/Operations/Design/Sales/Data Science/...
  2. Match top domain thinkers: Recognized methodology masters or practitioners in the field
  3. Combine hiring experts: Geoff Smart (fact-checking) + Lou Adler (competency validation)

Common Role-Expert Mapping (Non-Exhaustive)

Role TypeDomain Expert (Methodology)Hiring Expert (Validation)Rationale
Product ManagerMarty Cagan / Julie ZhuoGeoff SmartProduct Sense + Fact Check
Software EngineerLinus Torvalds / John CarmackLou AdlerEngineering Judgment + Results Validation
Growth HackerSean Ellis / Brian BalfourGeoff SmartGrowth Methodology + Metrics Verification
UX DesignerDon Norman / Jony IveLou AdlerUX Principles + Portfolio Validation
Data ScientistAndrew Ng / DJ PatilGeoff SmartTechnical Depth + Project Verification
OperationsSheryl Sandberg / Reid HoffmanLou AdlerScale Operations + Results Focus
Sales/BDAaron Ross / Jill KonrathGeoff SmartSales Methodology + Performance Verification
[!IMPORTANT] Flexibility Principle: The table above is for reference only. Flexibly select the most appropriate expert combination based on specific role and candidate background. Encourage Innovation: If you believe a non-mainstream expert is better suited to evaluate this candidate, make that choice and explain your rationale. Core Question: "Who can best identify imposters in this role? Whose framework best validates core competencies?"

2. Execution Workflow

Step 1: Fact Reconstruction & Red Flag Scan

  • Timeline Reconstruction: Connect experiences scattered across multiple interview rounds, checking for logical gaps.
  • Consistency Verification: Compare different versions of the same story told to different interviewers (e.g., reasons for leaving, project failures).
  • Red Flag Annotation: Mark all vague titles (e.g., SPM), exaggerated data, and attribution fallacies ("it was all market/technology's fault").

Step 2: Deep Decoding - STAR Episodes

  • Tactic: Select 1-2 core cases (e.g., startup project, most challenging project) for microscopic analysis.
  • Truth Extraction:

- Methodology Check: Is the candidate reciting SOPs (MECE, SWOT) or applying first principles? - Solution Bias Check: Did they jump straight to "add features," or first conduct "value validation"? - Technical Boundary Check: For technical challenges, did they "deflect blame" or "anticipate"?

Step 3: Interviewer Meta-Analysis

  • Subject: Evaluate interviewer (you/colleagues) performance.
  • Dimensions:

- Depth: Did they probe at critical moments? Or let it pass? - Bias: Did they draw conclusions too early or ask leading questions? - Bar: Did they maintain A Player standards?

Step 4: Card-based Output (Zettelkasten Output)

Generate Markdown cards using the following standard templates, saved to people/{candidate_name}/analysis/. Be sure to read template content before filling in analysis results.

  • Profile (Comprehensive Portrait):

- Template path: templates/profile_template.md - Purpose: Fact checking, red flag scanning, core competency assessment.

  • Insight (Deep Analysis):

- Template path: templates/insight_template.md - Purpose: Deep dive into specific domains (e.g., AI Capability, Product Strategy).

  • Meta-Analysis (Interviewer Review):

- Template path: templates/evaluation_template.md - Purpose: Evaluate interviewer performance and organizational recommendations.

  • Structure Note (Hub Document):

- Template path: templates/structure_note_template.md - Purpose: Serves as hub connecting all analysis cards above, forming decision closure.

3. Usage Examples

  • "Analyze Li Yashuang's three interview rounds, focusing on AI capabilities."
  • "Review this interview to see where we interviewers did well and where we missed opportunities."
  • "Use Marty Cagan's perspective to analyze this candidate's product thinking."

平台分布

Codex

39.41%
按下载量换算113

Claude

29.2%
按下载量换算84

Cursor

19.5%
按下载量换算56

Gemini CLI

8.55%
按下载量换算25

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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