[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-81109":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":10,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":14,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":12,"stars7d":16,"stars30d":17,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":17,"compositeScore":18,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":9,"archived":19,"fork":19,"defaultBranch":20,"hasWiki":21,"hasPages":19,"topics":22,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":23,"readmeContent":24,"aiSummary":25,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":16,"lastSyncTime":26,"discoverSource":27},81109,"interview-collector","swf2020\u002Finterview-collector","swf2020","AI Agent 社招面试题自动采集与整理工具 - 从中文互联网平台搜集近12个月真实面试题，清洗去重后按8大模块分类，生成带解答的 Markdown 题集",null,"JavaScript",40,1,37,5,0,2,3,41.2,false,"main",true,[],"2026-06-12 04:01:32","# 多角色社招面试题采集工具\n\n> 多角色社招面试题自动采集与整理工具。支持 AI Agent、后端开发、前端开发、产品经理、测试、UI设计、算法等角色。从中文互联网平台搜集近 12 个月真实面试题，清洗去重后按角色专属知识模块分类，同时标注公司分类与面试轮次，生成带来源标注和参考答案的 Markdown 题集。\n\n## 功能特性\n\n- **多角色支持**：AI Agent \u002F 后端开发 \u002F 前端开发 \u002F 产品经理 \u002F 测试 \u002F UI设计 \u002F 算法工程师，自动识别用户意图并加载对应角色配置\n- **自动搜索采集**：覆盖小红书\u002FB站\u002F牛客\u002FCSDN\u002F脉脉\u002FBOSS直聘\u002F猎聘\u002F知乎等 14+ 中文平台，严格按流量置信度优先级分配搜索资源\n- **清洗去重**：只保留真实面试题，语义去重（相似度 >85% 合并），标注来源平台与日期，上限 200 题保证精选\n- **角色专属模块分类**：每个角色独立的知识模块定义（如 AI Agent 的 Prompt\u002FLLM\u002FRAG\u002FAgent架构等 8 大模块，后端开发的 Java基础\u002F并发\u002F数据库\u002F系统设计等 8 大模块）\n- **公司分类**：6 大类（互联网公司\u002F外企\u002FAI公司\u002F硬件芯片\u002F创业公司\u002F其他），每类下按具体公司名细分\n- **面试轮次**：一面（基础）\u002F 二面（系统设计）\u002F 三面（文化匹配）\u002F HR面 \u002F 总监面 \u002F 加面 \u002F 综合\n- **逐题解答**：每题独立 Agent 生成四段式解答（考察点 → 解答思路 → 参考答案 + 加分项），各模块并行执行\n- **增量更新**：每次只采集新增题目，已有答案不重复生成，合并去重后追加到历史文件\n\n## 支持角色\n\n| 角色 | 触发词示例 |\n|------|-----------|\n| AI Agent \u002F 大模型工程师（默认） | \"更新面试题集\"、\"收集 AI Agent 面试题\" |\n| 后端开发 | \"收集后端面试题\"、\"Java 面试题采集\" |\n| 前端开发 | \"收集前端面试题\"、\"React 面试题\" |\n| 产品经理 | \"收集产品经理面试题\"、\"PM 面试\" |\n| 测试 \u002F QA | \"收集测试面试题\"、\"自动化测试面试\" |\n| UI设计 | \"收集 UI 设计面试题\"、\"交互设计面试\" |\n| 算法工程师 | \"收集算法面试题\"、\"机器学习面试\" |\n\n> 不指定角色时，默认采集 AI Agent 面试题（向后兼容）。\n\n## 平台优先级\n\n高流量平台题目置信度更高，采集优先级：**小红书 > B站 > 牛客 > CSDN > 其他网站**（脉脉、知乎、BOSS直聘、猎聘、培训机构等）。\n\n## Agent 架构\n\n全部 8 个步骤通过独立 Agent 执行，主会话负责编排调度：\n\n| Step | Agent 数 | 执行模式 | 说明 |\n|------|---------|---------|------|\n| Step 0 | 0 | 串行 | 角色识别与配置加载（主会话直接执行） |\n| Step 1 | 5 | **并行** | 按平台分组，5 个 Agent 同时采集 |\n| Step 2 | 1 | 串行 | 汇总 Step 1 结果后清洗去重 |\n| Step 3 | 1 | 串行 | 对清洗结果进行三维护分类（使用角色知识模块） |\n| Step 4 | 1 | 串行 | 增量更新逻辑（合并历史数据） |\n| Step 5 | 1 | 串行 | 生成主题目 Markdown 文件 |\n| Step 6 | N（批量） | **逐组顺序** | 每组 5-10 题，按模块批量生成 |\n| Step 7 | 2 | 串行 | 公司文件生成 + 索引校验 |\n\n## 安装\n\n### 安装与更新\n\n```bash\nnpx skills add swf2020\u002Finterview-collector --all -g\n```\n\n该命令会将 skill 安装到全局 skills 目录。重复执行即可更新到最新版本。\n\n卸载：\n\n```bash\nnpx skills remove interview-collector -g\n```\n\n### 在 Claude Code 中使用\n\n安装完成后，在 Claude Code 对话中直接说：\n\n**通用触发（默认 AI Agent）：**\n- \"更新面试题集\"\n- \"收集最新面试题\"\n- \"跑一次面试题采集\"\n\n**指定角色触发：**\n- \"收集后端面试题\" \u002F \"收集前端面试题\"\n- \"产品经理面试题采集\"\n- \"测试工程师面试题\"\n- \"UI设计面试题\"\n- \"算法面试题采集\"\n\n### 在 OpenClaw 中使用\n\n1. 将本仓库的 `SKILL.md` 文件复制到 OpenClaw 的 skills 目录：\n\n```bash\nmkdir -p ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Finterview-collector\ncp SKILL.md ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Finterview-collector\u002F\n```\n\n2. 在 OpenClaw 对话中使用相同的触发词。\n\n3. 输出文件默认生成在 OpenClaw 当前工作目录下，与 Claude Code 环境输出格式一致。\n\n## 输出示例\n\n每个角色的输出放在独立的子目录 `samples\u002F{role_id}\u002F` 下，各角色输出隔离。\n\n以 AI Agent 角色为例（`samples\u002Fai-agent\u002F`）：\n\n1. **题集文件**：`samples\u002Fai-agent\u002Fai_agent_interview_questions_YYYYMMDD.md`\n2. **解答目录**：`samples\u002Fai-agent\u002Fanswers\u002F` 下按模块分文件\n3. **公司索引**：`samples\u002Fai-agent\u002Fcompany_index.md`\n4. **公司分类文件**：`samples\u002Fai-agent\u002Fcompany\u002F{公司大类}\u002F{公司名}.md`\n\n各角色输出目录：\n| 角色 | role_id | 输出目录 |\n|------|---------|---------|\n| AI Agent | `ai-agent` | `samples\u002Fai-agent\u002F` |\n| 后端开发 | `backend` | `samples\u002Fbackend\u002F` |\n| 前端开发 | `frontend` | `samples\u002Ffrontend\u002F` |\n| 产品经理 | `product-manager` | `samples\u002Fproduct-manager\u002F` |\n| 测试 | `qa-testing` | `samples\u002Fqa-testing\u002F` |\n| UI设计 | `ui-design` | `samples\u002Fui-design\u002F` |\n| 算法 | `algorithm` | `samples\u002Falgorithm\u002F` |\n\n完整示例见 `samples\u002F` 目录。\n\n## 前置依赖\n\n本 skill 的核心流程依赖联网采集能力，推荐安装 [web-access](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Feze-is\u002Fweb-access) skill 以获得 CDP 浏览器模式支持：\n\n### 安装 web-access\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Feze-is\u002Fweb-access ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fweb-access\n```\n\n或直接让 Claude 安装：\n```\n帮我安装这个 skill：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Feze-is\u002Fweb-access\n```\n\n### CDP 前置配置\n\n1. Chrome 地址栏打开 `chrome:\u002F\u002Finspect\u002F#remote-debugging`\n2. 勾选 **Allow remote debugging for this browser instance**（可能需要重启浏览器）\n\n检查环境：\n\n```bash\nbash ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fweb-access\u002Fscripts\u002Fcheck-deps.sh\n```\n\n> 未安装 web-access 时，采集流程会降级使用内置的 WebSearch\u002FWebFetch 工具，但小红书、B站、脉脉等反爬严格的平台将大幅受限或无法采集。\n\n### 站点经验文件\n\n`references\u002Fsite-patterns\u002F` 目录下维护了各站点的爬取经验（API 端点、CDP 脚本模式、已知陷阱），针对 AI Agent 面试题采集场景做了专项增强。采集对应平台前必须加载，若本地文件不存在则回退到 `web-access` skill 的同名文件。\n\n| 平台 | 经验文件 |\n|------|---------|\n| 小红书 | `references\u002Fsite-patterns\u002Fxiaohongshu.md` |\n| B站 | `references\u002Fsite-patterns\u002Fbilibili.md` |\n| BOSS直聘 | `references\u002Fsite-patterns\u002Fzhipin.com.md` |\n\n## 目录结构\n\n```\n├── SKILL.md                    # Skill 定义（核心，含完整 8 步流程）\n├── package.json                # npm 包配置（支持 npx 安装）\n├── bin\u002F\n│   └── cli.js                  # CLI 入口脚本\n├── references\u002F\n│   ├── site-patterns\u002F          # 站点爬取经验文件\n│   │   ├── xiaohongshu.md\n│   │   ├── bilibili.md\n│   │   └── zhipin.com.md\n│   └── roles\u002F                  # 角色配置文件（NEW）\n│       ├── ai-agent.md         # AI Agent 配置\n│       ├── backend.md          # 后端开发配置\n│       ├── frontend.md         # 前端开发配置\n│       ├── product-manager.md  # 产品经理配置\n│       ├── qa-testing.md       # 测试配置\n│       ├── ui-design.md        # UI设计配置\n│       └── algorithm.md        # 算法配置\n├── samples\u002F                    # 输出目录（按角色分 subdir）\n│   └── ai-agent\u002F               # AI Agent 角色输出示例\n│       ├── ai_agent_interview_questions_20260514.md\n│       ├── company_index.md\n│       ├── _raw_step1_results.md   # 中间产物（Step 1 原始采集）\n│       ├── _step2_cleaned.md       # 中间产物（Step 2 清洗去重）\n│       ├── _step3_classified.md    # 中间产物（Step 3 分类）\n│       ├── _step4_final.md         # 中间产物（Step 4 增量合并）\n│       ├── company\u002F\n│       │   └── 其他\u002F\n│       │       └── 通用面试题.md\n│       └── answers\u002F\n│           ├── module_01_prompt_llm.md\n│           ├── module_02_rag.md\n│           ├── module_03_tool_calling.md\n│           ├── module_04_agent_architecture.md\n│           ├── module_05_multi_agent.md\n│           ├── module_06_engineering.md\n│           ├── module_07_deployment.md\n│           └── module_08_evolution.md\n└── README.md\n```\n\n## 非商业化使用说明\n\n本工具**仅限个人学习使用**，严禁用于任何商业用途。\n\n本工具涉及对多个互联网平台（小红书、B站、牛客、CSDN、脉脉、BOSS直聘、猎聘、知乎等）公开内容的自动化采集。使用者应：\n\n- 遵守各平台的用户协议和 robots.txt 规定\n- 控制采集频率，避免对目标平台造成负担\n- 采集内容仅用于个人学习研究，不得转售、打包分发或用于商业培训\n- 如有侵权或违规使用，由使用者自行承担相关责任\n\n如需将采集内容用于商业用途，请自行联系各平台获取授权。\n\n## License\n\nApache License\n","面试题自动采集与整理工具，从中文互联网平台搜集近12个月真实面试题，清洗去重后按8大模块分类，并生成带解答的Markdown题集。该项目支持AI Agent、后端开发、前端开发、产品经理、测试、UI设计和算法工程师等角色，能够自动识别用户意图并加载对应配置。其核心功能包括多平台搜索采集、语义去重、角色专属知识模块分类、公司分类及面试轮次标注，以及逐题生成四段式解答。该工具适合用于准备技术岗位面试，帮助求职者高效获取最新的面试题目和参考答案。","2026-06-11 04:03:33","CREATED_QUERY"]