Interviewloop — AI skill for Claude Code

**[中文](#interviewloop--面试候选人自训练系统) ｜ [English](#interviewloop--self-training-system-for-interview-candidates)**

InterviewLoop · 面试候选人自训练系统

中文是唯一主版本，英文由中文生成（协议 v0.4），两者不一致时以中文为准。

[](https://interviewloop-cn.github.io/interviewloop/web/demo.html)

**三十秒看懂**：[看一场完整示例](https://interviewloop-cn.github.io/interviewloop/web/demo.html)（不用 key）｜[打开网页版](https://interviewloop-cn.github.io/interviewloop/web/)｜[零安装：单文件提示词](PROMPT.zh.md)（上传到 Kimi、DeepSeek、豆包就能跑）

这是什么

**InterviewLoop 用 AI 训练你，不是用 AI 面试你。** 它不替你答题，也不扮演面试官。它训练的是你的应答结构，和你对岗位、对行业的进一步认知，一场真实面试一场地练，让你和下一份工作更匹配。每一次面试都变成可积累的训练样本；样本是你的，不离开你的机器。

模块 A  面前预演
   → 面试 →
模块 B  面后复盘
   →
模块 C  结果回填
   → 手册长一行 →
模块 A  下一次

三步闭环。你的个人手册（劣势追踪表、校准记录、信号命中）跟着你一场一场长。每场面后，你先写下对这场的判断，再等真实结果来检验，判断错在哪写回手册。这一步不是为了算得准，是为了逼你先下判断、再对答案。工具不替你填只有你能填的东西：那些位置留空，打上 `【空位·思考漏洞】`。空位是训练点，不是功能缺失。

这一轮没过也没关系，样本在长。作者用自己三场真实面试试跑：同一个失分模式三场全中，凭感觉复盘时完全没发现；三场里工具的预测错了一场，错的那条也记进了校准记录。它的价值不在预测准，在强迫你做有结构的复盘。

用之前先看这三条

**这不是捷径。** 面试中实时提词的工具，和扮演面试官的 AI，都不会增加你自己的思考。这个工具逼你思考：JD 和简历都必须给，面后笔记要你自己写，空位要你自己填。想要一个替你答题的东西，这里不是。

**只对愿意对自己诚实的人有用。** 工具无法防止你给自己写有利的笔记。它的每一条判断只和你给它的笔记一样好，它记的每一个计数都是你自己填的。这是前提，不是漏洞。

**支持哪些文本。** 模块 A 吃 JD 全文和简历要点；模块 B 吃面后笔记（按模板填）和转录（可选，有转录才能用 `[原话]` 标签）；模块 C 吃一行结果。三个模块都可以附上你的个人手册。

**不经过任何服务器。** 手册、笔记、转录全部在你自己的机器或浏览器里。持久化靠 markdown 导出 / 导入。用网页版时，模型 API key 是你自己的，只存在浏览器里。

怎么用

产品本体是一份 markdown 协议。四种用法，从轻到重：

用法	要准备什么	适合谁
看示例	什么都不用	想先知道它输出什么
单文件提示词	一个你常用的大模型聊天应用	不想装东西、没有 API key。把文件上传到 Kimi、DeepSeek、豆包、通义千问、智谱、ChatGPT 或 Claude，发一句"运行模块 A"加 JD 和简历
网页版	一个模型 API key	想要本地保存手册、离线可用、导入导出
Claude Code skill	Claude Code	想要录音本地转录、自动生成笔记草稿、自动写回手册

**Claude Code skill（推荐）**

npx skills add interviewloop-cn/interviewloop

装好后在任意目录说"帮我准备这场面试"并给 JD，"复盘今天的面试"并给笔记、转录或录音，或者"走到第 2 轮"。skill 把手册放在 `~/