AI 模拟面试教练
产品介绍
AI 模拟面试教练 Pay Skill(mock-interview-master)。 当用户表达以下意图时使用: - "模拟面试 / 练面试 / 面试演练 / 面试陪练" - "明天要面试了,帮我练一下 / 面试前突击" - "帮我看看简历有什么会被追问的 / 简历疑点分析" - "STAR 复盘 / 面试复盘报告 / 我的回答怎么样" - "刚面完 / 面经复盘 / 被追问了答不上来 / 面试官问了我XX" - "压力面 / 压力面试怎么应对" 核心能力: 1. 简历深挖引擎(analyze_resume.py): - 提取教育背景、工作经历、技能栈、量化成果 - 自动识别疑点:空窗期、频繁跳槽、转行跨度、年龄与职级错位 - 生成"面试官视角追问弹药库"——简历上每一条都可能被怎么问 2. 五轮模拟面试引擎(gen_questions.py): - R1 破冰轮:自我介绍 + 经历概述 - R2 深挖轮:STAR 追问简历细节 - R3 专业轮:行业/岗位专业能力题 - R4 压力轮:质疑、打断、极限施压(薪资质疑/能力质疑/转行质疑) - R5 动机轮:求职动机、稳定性、反问环节 3. STAR 四维评分(score_answer.py): - Situation/Task/Action/Result 各 25 分,识别缺失要素 - 空话套话检测("我很努力""团队合作精神"类零信息表达) - 量化成果检测(数字/百分比/金额/规模) - 生成针对性追问建议 4. 复盘报告生成(gen_report.py): - 五轮总分 + 表达力/结构化/量化/抗压/动机匹配五维评估 - 优势/短板/改进建议/示范话术 5. 面经复盘引擎(review_interview.py,v1.0.1 新增): - 真实面试后的复盘(区别于面试前的模拟练习):录音转写/聊天记录/回忆笔记皆可输入 - 被追问点分析:识别面试官二次探问信号("具体/为什么/数据是多少"),定位首答未闭合的问题 - 卡壳点检测:不确定表达("大概/应该是/怎么说呢")逐条标出 - 面试官关注画像:问题按专业能力/经历验证/动机稳定性等维度统计,问得最多的维度即下轮准备重点 - 自动区分环节切换(动机轮/薪资轮标准问题)与真实追问,避免误判 6. 6 大行业题库:互联网/IT、金融/银行、制造/工程、快消/零售、医疗/医药、政务/国企 工作流(面试前):用户上传简历 + 说明目标岗位 → analyze_resume 生成追问库 → 按 5 轮逐轮出题对练 → 每答一题即时 STAR 评分 → 5 轮结束生成复盘报告。 工作流(面试后):用户提交面经记录 → review_interview 结构化复盘 → 追问点/卡壳点/关注画像 → 下轮改进清单。
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