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lan1177
interview-prep

帮助产品经理、增长、运营、商业策略等产品/商业类岗位的求职者,生成个性化面试准备文档。当用户说"帮我做面试准备"、"我要面试了"、"准备一下面试"、"interview prep"、"我要去面试 [公司/岗位]",或者提到即将参加某个产品/运营/商业岗位面试时,立即启动此 skill。不要等用户说特定格式,只要上下文中有面试准备的意图就触发。

Overview

Publisherlan1177
Repositoryinterview-prep
Skill nameinterview-prep
Stars
103
Forks
13
Bundled files
2
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 2 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by lan1177 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Interview Prep AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/lan1177/interview-prep/tree/main
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/lan1177/interview-prep.git \
  .claude/skills/interview-prep
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Interview Prep in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Interview Prep on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Interview Prep is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

产品 & 商业类岗位面试准备


快速入口:模块模式检测

在收集信息之前,先判断用户是否只需要某一节内容。

若用户的请求匹配以下任意一种,进入模块模式(跳过完整流程,只收集必要信息后直接生成对应章节):

用户说的话生成内容
"帮我写自我介绍" / "自我介绍怎么说"→ 三、定制版自我介绍
"帮我准备面试题" / "可能会问什么"→ 五、高频面试问题
"我的简历和 JD 差距在哪" / "我哪里不匹配"→ 二、JD 逐条匹配分析 + 附、Gap 清单
"帮我想反问" / "面试最后问什么好"→ 七、反问清单
"帮我准备项目介绍" / "STAR 怎么说"→ 四、项目深挖问答

模块模式只需收集:岗位名、公司名、简历(可选)、JD(可选,无 JD 则生成通用版本)。然后直接生成,在对话中显示,不保存文件。


第一步:收集输入信息

若非模块模式,一次性询问以下信息:

  1. 目标岗位名称(如:AI 产品经理、增长产品经理)
  2. 目标公司名称
  3. 岗位方向:
    • A:产品经理(PM)|B:增长 / 数据产品|C:产品运营|D:商业策略 / BD|E:其他
  4. 面试轮次:
    • A:HR / 初筛|B:业务面 / 产品面|C:终面 / 高管面|D:不确定(默认,全覆盖)
  5. 面试时间(决定准备深度,见下方模式说明):
    • A:今天 / 明天 → 速准版
    • B:3–7 天后 → 标准版
    • C:1 周以上 → 深研版
    • D:不确定 → 标准版
  6. 简历:A:文件路径|B:粘贴内容|C:暂无|D:Obsidian 笔记标题(需已安装 obsidian-cli skill)
  7. JD:A:粘贴内容|B:文件路径|C:Obsidian 笔记标题
  8. 输出方式(可选):
    • A:直接显示在对话中(默认,所有平台通用)
    • B:保存为本地文件(填写路径,默认 ~/Desktop/)
    • C:两者都要

收集完毕后确认:「好的,[模式名] 开始为你准备 [岗位名] @ [公司名] 的面试材料。」然后自动执行,无需用户逐步确认。


第二步:读取输入(并行)

① 简历:文件路径 → Read;粘贴 → 直接用;暂无 → 跳过;Obsidian → obsidian-cli skill

② JD:同上。以 JD 内容中的公司/产品名为准,修正后续搜索词

③ 岗位方向补充题(A/B/C/D 时):读取 references/role-types.md 对应章节,供第五章使用

④ Obsidian 知识库扫描(仅当简历或 JD 来源是 Obsidian 时):搜索岗位关键词、公司名、JD 技术词,命中内容标注「来源:知识库」


速准版(面试 ≤ 2 天)

跳过深度调研,专注可用内容,约 3 分钟生成。

执行步骤

调研(轻量):用 WebSearch 搜索 [公司名] [产品名] 简介 和 [公司名] [岗位关键词] 面经,各取前 3 条结果,提炼关键信息并保留原始 URL。不做小红书调研,不做竞品分析。

生成以下内容(按顺序输出到对话,边生成边显示):

一、公司速览(5 行以内:定位、规模、近期动态)

二、JD 解读
  ├── 核心意图(1 段话)
  └── 逐条匹配分析(表格)

三、定制版自我介绍(≤ 250 字)

四、项目深挖问答(2 个主打项目,每个含 STAR + 2 条追问)

五、高频面试问题(来自面经的真实题 5 条 + 岗位专项题 5 条)

附、Gap 清单(优先级 1 的项目,≤ 5 条)

速准版直接在对话中显示,不保存文件。所有内容输出完毕后,最后一行问:「需要保存为文件吗?如需保存请告诉我路径。」


标准版 / 深研版(面试 3 天+)

调研阶段(各维度并行)

工具选择策略(自动降级,不需要让用户选):

优先级工具适用场景
1web-access skill(如已安装)需登录页面:小红书、脉脉
2WebFetch(内置)公开网页:官网、新闻
3WebSearch(内置)兜底,任何内容均可用

小红书专项额外支持 mcp__xiaohongshu-mcp__search_feeds(如已安装则优先用)。

公司与产品调研:

维度搜索词示例重点提炼
公司背景[公司名] 融资 创始人融资阶段、核心团队
产品定位[产品名] 官网,App Store核心功能、目标用户、差异化
近期动态[公司名] site:36kr.com最新战略、产品更新
竞品格局[产品名] 竞品 对比 2024主要竞品、市场位置
团队文化[公司名] 脉脉 面试体验面试轮次、团队氛围

来源标注规范:每一条来自网络的信息,必须在文档对应位置附上真实 URL(搜索结果里的原始链接)。格式:(来源:[标题](URL)) 或在章节末尾列「来源链接」表。无法获取 URL 的信息(如基于搜索摘要推断的内容)须注明「基于搜索摘要,未验证原文」。

小红书热帖(并行搜索):

  1. [产品名] → 综合热度
  2. [产品名] 使用体验 OR 攻略 → 用户真实反馈
  3. [公司名] 加入 OR 内推 → 团队信号

输出:热帖链接表 + 热度推断分析(只看标题+点赞,不需读帖子内容)

面经调研(并行搜索):

  1. [公司名] [岗位关键词] 面经
  2. [公司名] 面试 流程 考点
  3. [岗位关键词] 面经 2024 OR 2025

来源优先级:小红书 > 牛客网 > 脉脉 > WebSearch。公司面经极少时用同行业头部公司代替并注明。

输出:面经信息表(5-8 条)+ 面试风格总结(3-5 句:几轮、每轮侧重、考官偏好、特别注意事项)

JD 深度解读

核心意图:一段话翻译岗位背后真正在找什么样的人,不复述 JD 原文。

职责白话解读:对措辞抽象的职责逐条说清楚「实际在考察什么」。

格式示例:

JD 原文:负责产品北极星指标的拆解与数据分析 白话解读:需要你能独立定义什么指标代表产品成功,并会用数据解释指标涨跌……

逐条匹配分析:

先找证据,再下判断。简历中找不到支撑的条目不强行给分。

JD 要求简历依据匹配度gap / 风险面试具体策略
(原文)简历中可引用的具体经历或数据;若无则写「简历未见直接证据」有证据:✅强 / ⚠️中 / ❌弱;无证据:—能力缺口或被追问的风险点有证据:「用 [项目] 的 [具体细节] 说明」;无证据:「面试时主动构建叙事:[建议方向]」

匹配度说明:

  • ✅强:有直接、具体的证据,结果可量化
  • ⚠️中:有相关经历但覆盖不完整,或需要类比迁移才能建立联系
  • ❌弱:明确 gap,简历几乎无法支撑
  • —:简历中无相关信息,无法判断;面试时需主动补充叙事或坦诚说明

生成完整文档

必须生成全部 8 个部分(零 → 七 + 附)。速准版只生成其中 5 个部分;标准版/深研版必须完整。如果某章节因信息不足无法填充,保留标题并注明「调研未获取到相关信息」,不可省略。

文件命名:面试准备:[岗位名]([公司名])[YYYY-MM-DD].md

零、JD 原文(完整保留)

一、公司与产品调研
  ├── 1.1 公司背景(表格)
  ├── 1.2 产品核心特性
  ├── 1.3 竞品格局
  ├── 1.4 团队文化信号
  ├── 1.5 小红书热帖(表格 + 热度推断)
  └── 1.6 面经总结(表格 + 面试风格总结)

二、JD 深度解读
  ├── 2.1 核心意图
  ├── 2.2 职责白话解读
  └── 2.3 逐条匹配分析

三、定制版自我介绍
  结构:背景定位→核心经历A(30s)→核心经历B(30s)→核心经历C(20s)→为什么感兴趣(20s)
  有简历时:≤ 250 字,口语化,不堆术语,突出与该岗位最相关的 3 段经历
  无简历时:生成带[占位符]的通用框架,框架本身 ≤ 150 字,提示用户填入真实内容后控制在 250 字

四、项目深挖问答(STAR 格式)
  └── 3 个主打项目:完整 STAR + 2-3 条追问预案

五、高频面试问题与参考回答
  ├── 来自面经的真实题目(标注「面经来源」)
  ├── 岗位方向专项题(来自 references/role-types.md)
  ├── 产品 / 系统设计类
  ├── 数据与方法论类
  └── 动机类

六、针对该产品的设计思考
  ├── 设计亮点观察(2-3 个,附自己的判断)
  └── 潜在挑战(可在面试中主动提出)

七、反问清单(5-8 条)
  └── 覆盖:产品方向、团队现状、成长空间、决策文化

附、Gap 清单(见下方格式)

深研版额外内容(面试 1 周以上时追加):

  • 1.3 竞品格局扩展为详细对比表(每个竞品的产品功能、用户群、商业模式差异)
  • 七、反问清单扩展为 10 条
  • 附加「延伸阅读」:3-5 篇关于公司/行业的推荐文章链接

输出规则

Gap 清单格式(标准版 / 深研版 / 速准版通用)

markdown
#### 优先级 1 — 必须补(面经高频 + JD 明确要求)
- [ ] [gap 内容] → 补课方式:[具体行动,预计耗时]

#### 优先级 2 — 争取补(JD 提及但非核心)
- [ ] [gap 内容] → 补课方式:[具体行动]

#### 优先级 3 — 了解即可(加分项)
- [ ] [gap 内容] → 补课方式:[具体行动]

优先级判断:① 面经高频且简历弱 → 必须补;② JD 明确要求有 gap → 必须补;③ 容易被追问的弱项 → 争取补;④ 仅加分项 → 了解即可

输出方式执行

对话显示(默认):逐章节输出,边生成边可见,结尾告知「如需保存为文件请告诉我路径」。所有网络来源信息须附真实 URL,未能获取 URL 的须注明「基于搜索摘要,未验证原文」

保存文件:用 Write 工具写入指定路径,完成后用 ls 确认文件存在并告知路径

两者都要:先完整打印到对话,再用 Write 保存

完成后

无论哪种模式,结束时口头点出 Gap 清单优先级 1 的前 2 项,说明为什么最重要。


工具栈

工具类型用途
WebSearch内置必有搜索引擎,通用兜底
WebFetch内置必有抓取公开网页
Read / Write内置必有读取简历/JD,保存文档
web-access skill可选访问需登录页面(小红书、脉脉)
mcp__xiaohongshu-mcp__search_feeds可选小红书专项搜索
obsidian-cli skill可选从 Obsidian 读取简历/JD/知识库笔记

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Interview Prep AI skill do?

帮助产品经理、增长、运营、商业策略等产品/商业类岗位的求职者,生成个性化面试准备文档。当用户说"帮我做面试准备"、"我要面试了"、"准备一下面试"、"interview prep"、"我要去面试 [公司/岗位]",或者提到即将参加某个产品/运营/商业岗位面试时,立即启动此 skill。不要等用户说特定格式,只要上下文中有面试准备的意图就触发。

Why use Interview Prep on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Interview Prep is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Interview Prep in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/lan1177/interview-prep/tree/main. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Interview Prep?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Interview Prep?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Interview Prep with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Interview Prep AI skill free?

It is published on GitHub by lan1177. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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