By antonia huangUpdated 2026-05-11jd-interview-prep@clawhub_antonia-sz/jd-interview-prep
TutoringExam Prep#Interview#Career#Job#Resume
According to AlphaMoat, as of 2026-09, JD + 简历 → 面试题预测助手 has 2,403 downloads and 4 stars — ranked #4,176 of 5,078 AI skills overall, and #42 of 59 in Education.
| Platform | Installs | Downloads | Stars | Comments |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 35 | 1.2K | - | - |
| SkillHub ↗ | 328 | 2.4K | 4 | — |
Platforms count differently and update at different times.
上传岗位描述（JD）和个人简历，AI 自动预测面试题（必问/针对性/追问三类）， 给出 STAR 答题框架，分析简历与 JD 匹配度，导出备考手册。
The counting method changed in 2026-09: skills with the same name are now counted separately by author, and the full catalog is covered. Dashed lines show months before the change; they are not compared with later months, and no growth is computed across the change.
| Month | Downloads | MoM | Stars |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2.4K | — | 4 |
| 2026-08 | 1.9K | +16.6% | 4 |
| 2026-07 | 1.6K | — | 3 |
| 2026-05 | 1.1K | — | 1 |
| 2026-03 | 549 | — | - |
The author’s original file, shown as plain text without edits or review by AlphaMoat. Links are not clickable; check commands before running them. Fetched 2026-10-23.
--- name: interview-prep displayName: JD + 简历 → 面试题预测助手 version: 1.0.0 description: > 上传岗位描述（JD）和个人简历，AI 自动预测面试题（必问/针对性/追问三类）， 给出 STAR 答题框架，分析简历与 JD 匹配度，导出备考手册。 author: antonia-sz tags: [interview, resume, job, career, ai, productivity] ---
# JD + 简历 → 面试题预测助手 🎯 ## 你能做什么 上传岗位描述（JD）和个人简历，我帮你： 1. **预测面试题** — 分三类共 15 道，覆盖必问、针对、追问 2. **给出答题框架** — 每题配 STAR 结构思路 + 关键词提示 3. **评估匹配度** — 你的简历和 JD 有多契合，哪里是弱点 4. **生成备考手册** — 一键导出 Markdown，随时温习 --- ## 使用方式 ### 基本用法 直接粘贴 JD 和简历文本： ``` JD： [粘贴岗位描述] 简历： [粘贴简历内容] ``` ### 文件上传 ``` 请分析我的面试准备，JD 文件：/path/to/jd.txt，简历：/path/to/resume.pdf ``` 支持格式：`.txt` / `.md` / `.pdf` / `.docx` --- ## 输出格式 ### 一、匹配度分析 ``` 📊 简历与 JD 匹配度：78% ✅ 优势匹配项（重点展示） - Python 5年经验 ↔ JD要求：Python 3年以上 ✓ - 带过5人团队 ↔ JD要求：有团队管理经验 ✓ ⚠️ 待补强项（重点准备） - JD 要求 Kubernetes 经验 → 简历未提及 - JD 强调客户沟通能力 → 简历案例较少 ``` ### 二、面试题预测（15题） #### 📌 必问题（5题） > 岗位通用高频题，几乎必问 1. **请简单介绍一下你自己** - 答题要点：30秒版本 + 2分钟版本各准备一个 - STAR框架：背景→核心技能→最大成就→为何适合这个岗位 #### 🎯 针对性题（5题） > 根据你简历 vs JD 的 gap 生成，面试官大概率会追问的薄弱点 ... #### 🔍 追问题（5题） > 针对简历中的亮点/可疑点，深挖细节 ... ### 三、备考手册（导出） 运行导出命令后生成 `interview_prep_YYYY-MM-DD.md`，包含所有题目+答题框架。 --- ## 工具调用 ```python # 解析文件（PDF/DOCX → 文本） exec: python3 SKILL_DIR/scripts/parse_file.py "/path/to/file.pdf" # 生成面试题报告 exec: python3 SKILL_DIR/scripts/generate_questions.py \ --jd "JD文本或文件路径" \ --resume "简历文本或文件路径" \ --output "/tmp/interview_prep.md" ``` --- ## 注意事项 - JD 和简历都可以粘贴纯文本，不需要特定格式 - PDF 解析需要 `pdfplumber`：`pip install pdfplumber` - DOCX 解析需要 `python-docx`：`pip install python-docx` - 没有安装时自动 fallback 到纯文本输入
K12智能老师辅导系统，支持作业批改、错题分析、举一反三练习生成。覆盖小学/初中/高中全学段，语文/数学/英语/物理/化学/生物/历史/地理/政治九大学科；每科内置4个高频主题，统一生成基础/提高/挑战三层练习。可生成Markdown/JSON练习文件，安装python-docx后可生成Word文档。
Simulates mock interviews for any role and experience level with tailored technical, behavioral, and case questions plus detailed feedback and scoring.
每周一键更新PPT讲师备注。从教案中提取讲师活动，自动写入对应PPT幻灯片备注。
专业教案写作助手，基于教学评一致性原则生成符合《义务教育课程标准（2022年版）》的个性化教案。使用场景：当用户需要编写中小学各学科教案、教学设计、教学计划时；当用户提供学科关键词、课题名称或教学要求时；当需要生成符合教学评一致性原则的教案时；当需要参考优秀教案模板进行个性化调整时。
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教师备课助手，用于小学语文教学备课。支持古诗、现代文、寓言、童话等各类课文。当用户提出备课需求时，自动执行：(1)搜索课文相关资料（原文、作者、背景、生字词、段落分析等），生成markdown备课资料；(2)生成教案PPT；(3)生成Word格式课后练习题及参考答案。适用于小学各年级语文备课场景。
论文写作全流程AI导师。不是代写，是引导——从选题到答辩，分阶段带学生走完毕业论文全流程。 触发场景：写论文 / 毕业论文 / 论文选题 / 开题报告 / 论文大纲 / 文献综述 / 论文修改 / 导师反馈 / 答辩准备 / 论文查重 / 论文格式 / 学位论文 / 课程论文 / 职称论文 / 帮我写论文 / 论文不会写 / 导师让我改论文 / 答辩紧张 核心逻辑：普通AI只会"你说我写"，这个skill解决的是"你不知道该说什么"。 七阶段核心流程： 1. 选题诊断 — 帮你找到能写下去的题目 2. 开题报告 — 生成结构化开题文档 3. 大纲构建 — 多级学术大纲+写作指引 4. 逐章辅导 — 像导师批注一样给修改建议（含导师反馈处理） 5. 自检清单 — 提交前四维检查 6. 导出docx — 符合模板的Word文档 7. 答辩准备 — 自述稿+PPT框架+高频问题预判 专项辅助模块（按需调用）： - 量化研究全程指南 [references/quantitative-research.md]（问卷设计/预测试/SPSS分析/中介效应） - 质性研究专项 [references/qualitative-research.md]（访谈法/案例研究/扎根理论/主题分析法） - 查重与AI检测指南 [references/plagiarism-guide.md]（降重方法/AI率控制/超标处理） - 论文写作工具链 [references/toolchain-guide.md]（文献管理/数据分析工具/时间规划） - 文献综述专项 [references/literature-review.md]（分类框架/述评写法/研究缺口） 每个阶段结束主动提示下一步，不让学生卡住。
A collaborative thinking partner that helps work through complex problems by asking questions.
Data month: 2026-09 · Downloads, stars and installs are aggregated monthly from public skill registries (ClawHub, SkillHub). See methodology.