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。

• 多角色支持：AI Agent / 后端开发 / 前端开发 / 产品经理 / 测试 / UI设计 / 算法工程师，自动识别用户意图并加载对应角色配置
• 自动搜索采集：覆盖小红书/B站/牛客/CSDN/脉脉/BOSS直聘/猎聘/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
• 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
• 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/LLM/RAG/Agent架构等 8 大模块，后端开发的 Java基础/并发/数据库/系统设计等 8 大模块）
• 公司分类：6 大类（互联网公司/外企/AI公司/硬件芯片/创业公司/其他），每类下按具体公司名细分
• 面试轮次：一面（基础）/ 二面（系统设计）/ 三面（文化匹配）/ HR面 / 总监面 / 加面 / 综合
• 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
• 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

不指定角色时，默认采集 AI Agent 面试题（向后兼容）。

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）。

全部 8 个步骤通过独立 Agent 执行，主会话负责编排调度：

npx skills add swf2020/interview-collector --all -g

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。

卸载：

npx skills remove interview-collector -g

安装完成后，在 Claude Code 对话中直接说：

通用触发（默认 AI Agent）：

• "更新面试题集"
• "收集最新面试题"
• "跑一次面试题采集"

指定角色触发：

• "收集后端面试题" / "收集前端面试题"
• "产品经理面试题采集"
• "测试工程师面试题"
• "UI设计面试题"
• "算法面试题采集"

1. 将本仓库的 SKILL.md 文件复制到 OpenClaw 的 skills 目录：

mkdir -p ~/.openclaw/skills/interview-collector
cp SKILL.md ~/.openclaw/skills/interview-collector/

2. 在 OpenClaw 对话中使用相同的触发词。

3. 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。

每个角色的输出放在独立的子目录 samples/{role_id}/ 下，各角色输出隔离。

以 AI Agent 角色为例（samples/ai-agent/）：

1. 题集文件：samples/ai-agent/ai_agent_interview_questions_YYYYMMDD.md
2. 解答目录：samples/ai-agent/answers/ 下按模块分文件
3. 公司索引：samples/ai-agent/company_index.md
4. 公司分类文件：samples/ai-agent/company/{公司大类}/{公司名}.md

各角色输出目录：

完整示例见 samples/ 目录。

本 skill 的核心流程依赖联网采集能力，推荐安装 web-access skill 以获得 CDP 浏览器模式支持：

git clone https://github.com/eze-is/web-access ~/.claude/skills/web-access

或直接让 Claude 安装：

帮我安装这个 skill：https://github.com/eze-is/web-access

1. Chrome 地址栏打开 chrome://inspect/#remote-debugging
2. 勾选 Allow remote debugging for this browser instance（可能需要重启浏览器）

检查环境：

bash ~/.claude/skills/web-access/scripts/check-deps.sh

未安装 web-access 时，采集流程会降级使用内置的 WebSearch/WebFetch 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。

references/site-patterns/ 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。

├── SKILL.md                    # Skill 定义（核心，含完整 8 步流程）
├── package.json                # npm 包配置（支持 npx 安装）
├── bin/
│   └── cli.js                  # CLI 入口脚本
├── references/
│   ├── site-patterns/          # 站点爬取经验文件
│   │   ├── xiaohongshu.md
│   │   ├── bilibili.md
│   │   └── zhipin.com.md
│   └── roles/                  # 角色配置文件（NEW）
│       ├── ai-agent.md         # AI Agent 配置
│       ├── backend.md          # 后端开发配置
│       ├── frontend.md         # 前端开发配置
│       ├── product-manager.md  # 产品经理配置
│       ├── qa-testing.md       # 测试配置
│       ├── ui-design.md        # UI设计配置
│       └── algorithm.md        # 算法配置
├── samples/                    # 输出目录（按角色分 subdir）
│   └── ai-agent/               # AI Agent 角色输出示例
│       ├── ai_agent_interview_questions_20260514.md
│       ├── company_index.md
│       ├── _raw_step1_results.md   # 中间产物（Step 1 原始采集）
│       ├── _step2_cleaned.md       # 中间产物（Step 2 清洗去重）
│       ├── _step3_classified.md    # 中间产物（Step 3 分类）
│       ├── _step4_final.md         # 中间产物（Step 4 增量合并）
│       ├── company/
│       │   └── 其他/
│       │       └── 通用面试题.md
│       └── answers/
│           ├── module_01_prompt_llm.md
│           ├── module_02_rag.md
│           ├── module_03_tool_calling.md
│           ├── module_04_agent_architecture.md
│           ├── module_05_multi_agent.md
│           ├── module_06_engineering.md
│           ├── module_07_deployment.md
│           └── module_08_evolution.md
└── README.md

本工具仅限个人学习使用，严禁用于任何商业用途。

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：

• 遵守各平台的用户协议和 robots.txt 规定
• 控制采集频率，避免对目标平台造成负担
• 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
• 如有侵权或违规使用，由使用者自行承担相关责任

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。

Apache License