mikonos

Interview Analysis

ビジネス運営v1.0.0
作者:mikonos更新日 2026-05-11interview-analysis@clawhub_mikonos/interview-analysis
グロース分析ユーザー運営#Sales

AlphaMoatによると、2026-09時点でInterview Analysisのダウンロード数は4,008、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中2,555位、ビジネス運営では297件中144位です。

インストール数
127
ダウンロード数
4008
スター数
2
総合順位
#2,555
全体の上位 51% · ビジネス運営の上位 49%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗12739032-
SkillHub ↗12540082—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

職種に基づいて専門分野の視点を選び、候補者が実際に行ったことや考え方に注目して面接記録を分析し、実証された能力と方法論の暗唱を区別します。面接記録や生成された候補者カードには機密の採用情報が含まれる可能性があります。アクセス制御のある場所に保存し、保持・削除の方針を明確にしてください。 根拠は人が確認し、この分析だけで採用を決定しないでください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • 面接記録から実務上のプロジェクト経験を分析する
  • 職種に応じて評価視点を整理する
  • 面接内容から候補者に関する洞察を抽出する

使う場面

  • 専門職の面接記録を深く分析したいとき
  • 職種に合わせた評価項目が必要なとき
  • 記録を保護し、判断前に証拠を確認できるとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

提示した面接記録から、候補者が実際に行った業務と推論過程を特定してください。記録中の根拠を示し、この分析を最終的な採用判断として扱わないでください。

月次の推移

ダウンロード数4008
2121313541482026-03 · ダウンロード数 22612026-05 · ダウンロード数 31512026-06 · ダウンロード数 33172026-07 · ダウンロード数 35972026-08 · ダウンロード数 37702026-09 · ダウンロード数 400826-0326-09
スター数2
1222026-03 · スター数 12026-05 · スター数 22026-06 · スター数 22026-07 · スター数 22026-08 · スター数 22026-09 · スター数 226-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-094008—2
2026-083770+4.8%2
2026-073597+8.4%2
2026-063317+5.3%2
2026-053151—2
2026-032261—1

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

5.1 KB・ClawHub v1.0.0
---
name: interview-analysis
description: Deep interview analysis using dynamic expert routing. Automatically selects top domain thinkers based on role type to distinguish genuine capability from performance, identifying Battle Scars over Methodology Recitation. Applicable to any professional position including product management, engineering, design, operations, sales, and data science.
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# 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).
すべて表示(全 82 行)
## 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 Type | Domain Expert (Methodology) | Hiring Expert (Validation) | Rationale |
|-----------|---------------------------|---------------------------|-----------|
| **Product Manager** | Marty Cagan / Julie Zhuo | Geoff Smart | Product Sense + Fact Check |
| **Software Engineer** | Linus Torvalds / John Carmack | Lou Adler | Engineering Judgment + Results Validation |
| **Growth Hacker** | Sean Ellis / Brian Balfour | Geoff Smart | Growth Methodology + Metrics Verification |
| **UX Designer** | Don Norman / Jony Ive | Lou Adler | UX Principles + Portfolio Validation |
| **Data Scientist** | Andrew Ng / DJ Patil | Geoff Smart | Technical Depth + Project Verification |
| **Operations** | Sheryl Sandberg / Reid Hoffman | Lou Adler | Scale Operations + Results Focus |
| **Sales/BD** | Aaron Ross / Jill Konrath | Geoff Smart | Sales 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."

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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。