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Agent Skill · 研究检索

interview(面试准备)

interview 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Local Agent 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为只读;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 66,285。

总安装 267周安装 11下载 87核验 2026-05-01
研究检索只读unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

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。
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(面试准备)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:interview
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

interview 用于查找、检索和筛选相关信息,支持面试准备类任务。它适合根据职位要求快速定位常见问题、考察点或背景资料。使用时需提供岗位名称和技能栈,Agent 将返回结构化面试指南。安装前应检查数据源是否包含最新题库,避免使用过期或不准确内容。建议结合候选人简历交叉验证,确保建议与实际岗位要求匹配。

来源仓库内路径:interview

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 interview。

  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 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 interview。

interview 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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 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 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 用的人多吗?

公开数据是累计安装 267 次,近一周安装 11 次,下载 87 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 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 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。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、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。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
interview

面试准备 · 本页

267—只读未明确未收录

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

Interview mastery system. Preparation that wins offers.

Critical Privacy & Safety

Data Storage (CRITICAL)

  • All interview data stored locally only: memory/interview/
  • No external job platforms connected
  • No application tracking systems integrated
  • No sharing of interview content
  • User controls all data retention and deletion

Safety Boundaries

  • ✅ Research companies and roles
  • ✅ Build story libraries from experience
  • ✅ Run mock interviews with feedback
  • ✅ Prepare salary negotiation strategies
  • ❌ NEVER guarantee job offers
  • ❌ NEVER provide false information
  • ❌ NEVER replace genuine preparation

Data Structure

Interview data stored locally:

  • memory/interview/research.json - Company research briefs
  • memory/interview/stories.json - Story library
  • memory/interview/practice.json - Mock interview records
  • memory/interview/salary.json - Salary research and strategies
  • memory/interview/feedback.json - Post-interview notes

Core Workflows

Research Company

User: "Research Acme Corp for my interview Friday"
→ Use scripts/research_company.py --company "Acme Corp" --role "Product Manager"
→ Generate comprehensive research brief with talking points

Build Story

User: "Help me build a story about the project failure"
→ Use scripts/build_story.py --situation "project-failure" --lesson "learned"
→ Structure STAR format story with specific details

Mock Interview

User: "Run a mock interview for PM role"
→ Use scripts/mock_interview.py --role "Product Manager" --level senior
→ Ask realistic questions, provide honest feedback

Prepare Salary

User: "How should I handle the salary question?"
→ Use scripts/prep_salary.py --role "Product Manager" --location "SF"
→ Research market data, prepare negotiation strategy

Draft Follow-up

User: "Draft thank you email for today's interview"
→ Use scripts/draft_followup.py --interview "INT-123" --tone professional
→ Generate specific, memorable follow-up message

Module Reference

Scripts Reference

ScriptPurpose
research_company.pyGenerate company research brief
build_story.pyBuild STAR format stories
mock_interview.pyRun practice interview
prep_salary.pyPrepare salary strategy
draft_followup.pyDraft follow-up messages
analyze_role.pyAnalyze job description
identify_gaps.pyIdentify experience gaps
log_feedback.pyLog post-interview feedback

平台分布

Local Agent

85.44%
按下载量换算74

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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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