interview-assistant

# 结构化面试助手技能 ## 技能概述 结构化面试助手是一个专业的 HR 工具，融合行为面试法和 STAR 原则，支持 JD+简历对比分析，生成针对性的面试问题。 ## 触发条件 当用户需要： - 根据岗位描述生成面试题库 - 结合候选人简历生成针对性问题 - 准备结构化面试流程 - 获取面试评分维度和标准 ## 功能特性 - ✅ JD 解析 - 提取岗位核心能力要求 - ✅ 简历解析 - 提取候选人经历亮点 - ✅ 差距分析 - JD 要求 vs 简历匹配度 - ✅ STAR 问题生成 - 基于行为面试法 - ✅ 评分卡 - 5 分制 STAR 评分标准 - ✅ 简洁输出 - 核心信息一目了然 ## 使用方法 ### 方式 1：只有 JD（生成通用面试题库） ```bash interview-assistant --jd "招聘高级产品经理，负责 B 端 SaaS 产品，5 年以上经验" --questions 5 ``` ### 方式 2：JD + 简历（生成针对性问题） ```bash interview-assistant --jd "招聘高级前端工程师，5 年以上经验，精通 React/Vue" --resume "张三，8 年前端经验，本科，曾在腾讯负责 React 项目" --questions 3 ``` ## 参数说明 - `--jd` / `-j`: 必需参数，岗位描述 - `--resume` / `-r`: 可选参数，候选人简历内容 - `--questions` / `-q`: 生成问题数量（默认 5 个） - `--output` / `-o`: 输出格式（markdown/json/text） ## 输出内容 - 岗位信息 + 候选人信息 + 匹配度 - 能力匹配分析表（✅/⚠️/❌ 标记优先级） - STAR 原则面试问题（S/T/A/R 引导 + 评分标准） - 分析总结 ## STAR 原则 - **S**ituation（情境）：当时的背景是什么？ - **T**ask（任务）：你面临的任务/目标是什么？ - **A**ction（行动）：你具体做了什么？ - **R**esult（结果）：最终结果如何？有什么收获？ ## 技术实现 - 基于 Node.js 的 CLI 应用 - JD 解析模块提取业务领域和专业技能 - 简历解析模块提取候选人经历 - 差距分析模块计算匹配度 - STAR 问题生成模块生成场景化问题