创作者 · YunyueLi
最近更新 · 2026年8月23日
mock-interview
Runs a realistic mock interview in chat — builds an interviewer persona from the intel file, asks one question at a time with pressure follow-up chains, then scores the candidate on structured delivery, evidence density, role fit, follow-up resilience and recitation-smell, writin
仅限沙盒
安装目标
Codex 安装提示词
Install the "mock-interview" agent skill from https://github.com/YunyueLi/greenroom/tree/main/skills/mock-interview. Read its SKILL.md or equivalent instructions first, install only the files needed for this workspace, and summarize any required setup before using it. Skill purpose: Runs a realistic mock interview in chat — builds an interviewer persona from the intel file, asks one question at a time with pressure follow-up chains, then scores the candidate on structured delivery, evidence density, role fit, follow-up resilience and recitation-smell, writing a report to the workspace. Use when the user wants practice, says 模拟面试 / 陪我练一下 / 当一回面试官 / 压力面 / mock interview, or when an interview is within 48 hours and the script is ready. Do NOT use for writing answers (interview-script) or reviewing a real past interview (debrief). After the install attempt, report the result to https://www.openagentskill.com/api/agent/outcome with POST JSON {"event_id":"install_<unique-id>","skill_slug":"yunyueli-mock-interview","task":"Install mock-interview","agent":"codex","outcome":"success","install_used":true}. Replace event_id with a unique value and outcome with success or failed. Report success only after the skill is installed and a minimal verification passes.供给资产档案
研究与知识工作
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
场景
研究 Agent
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
适配 Agent
Claude Code + CLI + Codex
适用于 Codex、Claude Code、Cursor、CLI 或自定义 Agent。
安装
就绪
npx skills add YunyueLi/greenroom --skill mock-interview
维护状态
新鲜
距上次推送 1 天
风险
需审查
Low GitHub adoption signal
GitHub 质量
11
58/100 质量 · 75/100 信任
覆盖标签
审查说明
Low GitHub adoption signal · Quality score needs review
Agent 采用评分卡
一眼查看信任、审计与安装准备度
这些分数综合公开仓库元数据、OpenAgentSkill 审查信号、维护新鲜度与安装准备度。它用于候选筛选,不替代人工审查。
质量
有潜力有用的候选项,但采用前应与替代方案比较。
信任
仅限沙盒有用但信任信号不足或混杂的候选项。在结果闭环证明任务匹配前,请保持在隔离工作区内使用。
审计
需审查对安装准备度、安全元数据、维护情况与采用风险的机器可读审查。
OpenAgentSkill 信任评分 v5
安装前需人工审查
仅在沙盒中运行,并在用于真实工作前比较接近的替代方案。
Stars
11 个 GitHub Stars
仓库活跃度
11 个 Star,1 个 Fork
维护状态
距上次推送 1 天
许可证
AGPL-3.0
安装
npx skills add YunyueLi/greenroom --skill mock-interview
安装安全性
标准软件包或运行时安装路径
权限范围
文件系统或文档访问
Agent 结果
暂未有 Agent 结果数据
文档
Usable metadata, review docs
风险摘要
生产前审查
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 11 GitHub stars
- Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
安装准备度
安装路径可用
- 安装路径可用
- 仓库证据可用
- 已声明许可证
- 暂无 Agent 验证结果证据
Agent 可读元数据
这个 Skill 的机器可读决策数据。
使用此区块或内嵌 JSON 判断 Agent 是否应安装该 Skill、选择替代方案,或先请求人工审查。
View technical data+
Agent 可读元数据
这个 Skill 的机器可读决策数据。
使用此区块或内嵌 JSON 判断 Agent 是否应安装该 Skill、选择替代方案,或先请求人工审查。
适用任务
- 研究 Agent 工作流
- Claude Code 团队
- builders willing to evaluate younger projects
- 检索来源
适用 Agent
安装决策
- 命令
- npx skills add YunyueLi/greenroom --skill mock-interview
- 策略
- 审查
- 人工审查
- 是
信任与风险
- 信任
- 67/100
- 审计
- 78/100
- 风险级别
- 需审查
结果闭环
- 端点
- /api/agent/outcome
- 事件 ID
- resolve
- 结果
- 5
不适用场景
- 需要厂商支持 SLA 的团队
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 11 GitHub stars
替代 Skill
Last30days Skill
53.5K Stars
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
替代 Skill
Academic Research Skills
38.4K Stars
npx skills add Imbad0202/academic-research-skills
替代 Skill
GPT Researcher
28.0K Stars
npx skills add assafelovic/gpt-researcher
替代 Skill
DeepResearch
19.8K Stars
npx skills add Alibaba-NLP/DeepResearch
Agent 安全 v2
62/100 · 安装前审查
可用候选,但 Agent 在安装前应展示权限与审计说明。
在真实工作区安装前需要人工批准。
中
网络访问
Skill 可能访问远程页面、API、仓库或外部服务。
中
文件系统访问
Skill 可能读取或写入项目文件、文档、生成产物或本地工作区状态。
- Low GitHub adoption signal
Agent 解析计划
让 Agent 在安装前验证匹配度。
Resolve API 返回首选 Skill、替代方案、安全策略、审计说明、安装目标和可直接执行的提示词,无需抓取此页面。
打开 JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20mock-interview%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve 文本
/api/agent/resolve?task=Use%20mock-interview%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
安装交接
/api/skills/yunyueli-mock-interview/install
Agent 应检查
- 从 Resolve API 检查任务匹配与替代方案。
- 检查审计评分、信任评分和安全策略警告。
- 检查 Codex、Claude Code、Cursor 或 CLI 的安装目标兼容性。
复制提示词
Task: Use mock-interview in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20mock-interview%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/yunyueli-mock-interview/install
Install command: npx skills add YunyueLi/greenroom --skill mock-interview
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 交接
把安装路径交给 Agent,而不是再给一个目录页。
通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。
安装交接
/api/skills/yunyueli-mock-interview/install
LLM 文本格式
/api/skills/yunyueli-mock-interview/install?format=text
寻找替代方案
/api/skills/search?q=mock-interview&limit=3
Agent 提示词
Use mock-interview for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/yunyueli-mock-interview/install, then install with: npx skills add YunyueLi/greenroom --skill mock-interviewRegistry 元数据
用于自动选择 Skill 的 Agent 可读档案。
本页通过 Registry API 提供相同的决策、信任、审计、场景和安装信号,让 Agent 无需抓取界面即可排序。
Agent 决策面板
Needs validation for Research agents
在将它加入 Agent 工作流前先人工审查仓库。
栈中角色
需要验证
主要匹配
研究 Agent
信任标签
需要人工审查
安装路径
命令已就绪
适用场景
- 研究 Agent 工作流
- Claude Code 团队
- builders willing to evaluate younger projects
证据
- 仓库近期活跃
- 已提供安装命令或 GitHub 仓库
- 58/100 质量档案
- 1 个 OpenAgentSkill 交互事件
先审查
- Low GitHub adoption signal
实施路径
- 1在沙盒 Agent 中安装它,并端到端完成一次研究 Agent任务。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信任档案
仅限沙盒
有用但信任信号不足或混杂的候选项。在结果闭环证明任务匹配前,请保持在隔离工作区内使用。
GitHub 采用度
修复11 个 GitHub Stars
Star/Fork 活跃度
修复11 个 Star,1 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息
近期维护
通过距上次推送 1 天
许可证清晰度
通过AGPL-3.0
积极信号
- AI 审查已通过
- 安装路径可用
- 仓库证据可用
- 近期维护的仓库
- 安装命令未发现明显高风险模式
- 结果闭环已就绪,但需要首次真实 Agent 运行
安装前审查
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 11 GitHub stars
- Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
- 暂未有真实 Agent 结果报告
- 无人值守安装前需要人工审查
建议操作
仅在沙盒中运行,并在用于真实工作前比较接近的替代方案。
质量档案
有潜力 适用于 Agent 工作流的候选
有用的候选项,但采用前应与替代方案比较。
工作流匹配
在这些场景使用此 Skill
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
工作流匹配
加入完整工作流
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
替代方案短名单
安装前对比
可能适合该任务的相近 Skill。
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
概览
--- name: mock-interview description: Runs a realistic mock interview in chat — builds an interviewer persona from the intel file, asks one question at a time with pressure follow-up chains, then scores the candidate on structured delivery, evidence density, role fit, follow-up resilience and recitation-smell, writing a report to the workspace. Use when the user wants practice, says 模拟面试 / 陪我练一下 / 当一回面试官 / 压力面 / mock interview, or when an interview is within 48 hours and the script is ready. Do NOT use for writing answers (interview-script) or reviewing a real past interview (debrief). license: AGPL-3.0 metadata: author: Yunyue Li version: "0.1.0" ---
# mock-interview · 模拟面试
在对话里扮演目标轮次的面试官,真实压力下检验逐字稿。产出 `jobs/<slug>/rounds/mock-N.md`。
## 准备
1. 读 `jobs/<slug>/intel.md`:用面试官档案建人格——背景决定追问方向(技术出身往机理挖、业务出身要数字、高管看判断),风格决定节奏(追问型 / 压力型 / 闲聊型)。没有面试官情报就问用户轮次类型,按 question-map 的轮次模块出题。 2. 读 `script.md`(知道他准备了什么,专挑边缘和缝隙问)、`intel.md` 考题预测。 3. 和用户确认:练全场(40-60 分钟节奏,10-15 题)还是专项(某模块 3-5 题);要不要压力面模式。
## 面试协议
- **一次只问一题**,等用户答完再下一题。用户的回答可以是打字或语音转文字。 - **像真面试官**:会打断(回答超 3 分钟时)、会顺着答案现场起追问、会换角度问同一件事(看回答前后是否一致、站不站得住)、偶尔不置可否直接跳下一题(测心态)。 - **追问链**走五步:数字出处 → 归因(扣掉自然增长了吗)→ 反事实 → 边界(换个场景还成立吗)→ 角色(你具体做了哪部分)。战绩题至少追两层。 - **中途不点评、不夸奖**。教练模式留到结束后。 - 压力面模式加三件套:质疑简历真实性、连续否定("这不就是执行吗")、沉默施压。开始前确认用户要不要。
## 评分与报告
结束后给报告并写入 `rounds/mock-N.md`(frontmatter:`type: mock / job / round / updated`):
### 评分维度(各 1-5 分 + 一句依据)
| 维度 | 看什么 | |------|--------| | 结构化表达 | 开口有没有骨架,分点是否清楚,有没有元叙述脚手架 | | 证据密度 | 数字和事实占比,空话占比;数字给不给得出出处 | | 岗位匹配 | 答的内容是否对准这个岗位真正在招的能力(对照 intel.md 匹配表),有没有答偏 | | 追问抗压 | 五步追问链能扛到第几层,被连续质疑时答案站不站得住、有没有自乱 | | 姿态与背诵感 | 有没有示弱/表忠心/自我标榜;像背稿还是像聊天 |
### 报告结构
1. 逐题记录:问题 → 回答要点 → 追问到第几层卡住 → 该题评分 2. 三个最该修的点(具体到某题某句怎么改) 3. 给 interview-script 的修订建议:哪些题答得不顺要重写、哪些追问没预案要补
逐字稿要改的,建议直接进 interview-script 迭代协议。
技术详情
- 版本
- 1.0.0
- 许可证
- AGPL-3.0
- 最近更新
- 2026年8月23日
- 发布时间
- 2026年8月23日
决策摘要
需要验证
仓库近期活跃
Agent 验证证据
Agent 验证证据
来自解析、审查、安装和一次小范围运行后的结果报告。
- 成功率
- —
- 近期失败
- —
- 结果
- 0
- 输出质量
- —
- 失败
- 0
- 不相关
- 0
- 安装次数
- 0
- 风险拦截
- 0
- 需要配置
- 0
- 生产环境
- 0
暂时没有 Agent 结果数据。首次 Agent 执行可以通过 /api/agent/outcome 报告成功、需要设置、风险拦截、失败或不相关。
增长闭环
分享工具包
为 mock-interview 准备的场景化草稿,可手动发布到 X。
A practical pick for source-backed research: mock-interview: Runs a realistic mock interview in chat — builds an interviewer persona from the intel file, asks one question at a time wi... 11 stars https://www.openagentskill.com/skills/yunyueli-mock-interview?ref=x
可选:带安装命令的回复
Listing + install path for mock-interview: https://www.openagentskill.com/skills/yunyueli-mock-interview?ref=x Install: npx skills add YunyueLi/greenroom --skill mock-interview
收录来源
Registry 收录
此列表来自公开来源,维护者认领获批前不会标记为官方。
- 创作者
- YunyueLi
- 收录方
- OpenAgentSkill 社区索引
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在开发者评估仓库的位置展示规范页面、当前信任与审计信号,以及真实的 Agent 验证证据。
[](https://www.openagentskill.com/skills/yunyueli-mock-interview)
[](https://www.openagentskill.com/skills/yunyueli-mock-interview)
[](https://www.openagentskill.com/skills/yunyueli-mock-interview/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/yunyueli-mock-interview)作者
YunyueLi
@yunyueli
平台适配
健康信号
- GitHub Stars
- 11
- 质量评分
- 31/100
- 最近 GitHub 推送
- 2026年8月23日
- 框架提示
- 未知
- OpenAgentSkill 浏览量
- 1
- 复制安装命令
- 0
- 跳转点击
- 0
社区信号
告诉我们这个 Skill 是否对你的 Agent 工作流有帮助。汇总反馈会持续改善排序。
信任与安全
仅限沙盒
- GitHub 采用度11 个 GitHub Stars修复
- Star/Fork 活跃度11 个 Star,1 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息修复
- 近期维护距上次推送 1 天通过
- 许可证清晰度AGPL-3.0通过
- README/SKILL.md 完整度公开元数据需要更完整的 README/SKILL.md 上下文信息
- 依赖与运行时风险公开元数据中未发现主要依赖风险提示通过
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