把本地面试录屏锻造成结构化、可追溯、可复习的中文 PDF 面试复盘。

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InterviewForge 面向本地面试视频、面试录音和 mock interview。它不是逐字稿排版器，也不是课程笔记生成器；它更像一份面试后的作战复盘：尽量完整地记录面试官问了什么、你真实答了什么、哪些回答有风险、下次可以怎么更稳。

核心输出是一份中文 LaTeX PDF：

• 🎙️ 从本地音视频抽取和规范化转写证据；
• 🧭 高召回恢复面试官问题，而不是只挑 5-6 个摘要问题；
• ✍️ 把候选人的真实回答整理成可读的“清理原话”；
• 🧪 给每题加 strong / passable / risky / weak 质量标签和 1-5 分；
• 📚 为建议答案、技术纠正和后续资料附上可追溯来源；
• 📄 用 LaTeX 生成适合打印和复习的 PDF，并用 PDF 工具校验。

InterviewForge 可以直接作为 Agent Skill 使用，入口是 skill/interviewforge/SKILL.md。如果你想让自己的 AI 助手安装并配置它，可以直接把这句话发给 Codex、Claude Code、OpenCode、Qwen Code、Copilot、Gemini CLI、Cursor、Aider、Cline 或 Roo Code：

请你帮我安装一下 https://github.com/K1XE/InterviewForge

面向 agent 的详细安装说明在 AGENTS.md，包括各类 coding agent / coding CLI 的 skill 目录、软链接方式和旧名迁移。

git clone https://github.com/K1XE/InterviewForge.git
cd InterviewForge
python3 -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
python3 -m pip install -e .

完整视频流水线建议本机准备：

生成虚构样例：

interviewforge sample --out /tmp/interviewforge-sample
open /tmp/interviewforge-sample/interview_review.pdf

渲染已有 review_plan.json：

interviewforge render --workdir /path/to/run
interviewforge validate --workdir /path/to/run

处理真实本地视频的最小流程：

interviewforge init --workdir /path/to/run --input /path/to/interview.mov
interviewforge pipeline probe --input /path/to/interview.mov --out-dir /path/to/run/supporting_files
interviewforge pipeline extract-audio --input /path/to/interview.mov --audio /path/to/run/supporting_files/audio.wav

之后用本地 ASR 生成 transcript，再按 skill 流程抽取问题、整理回答、生成 review_plan.json，最后执行：

interviewforge render --workdir /path/to/run
interviewforge validate --workdir /path/to/run

样例使用完全虚构的缓存系统项目和二分查找代码题，不包含真实面试信息。

首页摘要	问题卡片	后续资料

样例 PDF：examples/minimal/interview_review.pdf

flowchart LR
    A["本地视频/音频"] --> B["ffprobe + ffmpeg"]
    B --> C["本地 ASR"]
    C --> D["问题候选"]
    D --> E["回答证据窗口"]
    E --> F["Agent 清理原话"]
    F --> G["review_plan.json"]
    G --> H["LaTeX 渲染"]
    H --> I["PDF 校验"]

确定性脚本负责媒体探测、音频抽取、目录初始化、渲染和校验；agent/LLM 步骤负责判断更强的部分：从 answer_polish_queue.json 里按证据窗口清理问题和回答，避免报告读起来像原始 ASR 噪声。

每次运行默认使用干净的两级结构：

interview_review.pdf
references.md
supporting_files/
  review_plan.json
  transcript_normalized.json
  interview_events.json
  source_registry.json
  question_candidates.json
  answer_polish_queue.json
  interview_review.tex
  quality_report.json

根目录只放最终报告和引用说明；可重建材料放在 supporting_files/。真实音视频、ASR 原始输出和 LaTeX 临时文件默认不应该提交。

问题卡片通常包含：

InterviewForge 默认按隐私优先设计：

虚构样例位于 examples/minimal/：

CI 会检查：

• CLI 和 bundled scripts 的 Python 语法；
• editable install；
• minimal sample PDF 生成；
• validate_report.py 报告校验。

真实运行时也建议检查：

pdftotext interview_review.pdf -
pdffonts interview_review.pdf
pdfinfo interview_review.pdf

我写了一篇更完整的中文介绍文档，包含使用场景、流程图、输出结构、样例截图、隐私设计和 FAQ：

InterviewForge：本地优先的面试视频复盘工具

Inspired by wdkns/wdkns-skills.

MIT