@YunyueLi

创作者 · YunyueLi

最近更新 · 2026年8月23日

mock-interview

审查 · 67已收录

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

OpenAgentSkill 信任评分
67/100

仅限沙盒

质量58/100
审计78/100
Stars11
Verified installs0

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.

浏览赛道

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

研究研究 Agentagent-skill

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
58

有用的候选项,但采用前应与替代方案比较。

信任

仅限沙盒
67

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
78

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。

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

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+

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

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

安装决策

命令
npx skills add YunyueLi/greenroom --skill mock-interview
策略
审查
人工审查

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

安装命令

npx skills add YunyueLi/greenroom --skill mock-interview

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

Agent 安全 v2

62/100 · 安装前审查

已审查并附权限说明审查

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。

通过 API 解析

网络访问

Skill 可能访问远程页面、API、仓库或外部服务。

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。

打开文本计划

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。

打开安装 API

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-interview

Registry 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。

打开 Manifest

适配 Agent

57/100

研究 Agent

平台

Claude Code

审计报告

需审查 · 78/100

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。

查看审计报告查看评估报告

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。

57
就绪度
审查
阶段

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. 1在沙盒 Agent 中安装它,并端到端完成一次研究 Agent任务。
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 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。

67
OpenAgentSkill 信任评分

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。

58
GitHub Stars
11
新鲜度
1 天前
安装就绪
许可证
AGPL-3.0
安装前审查: Low GitHub adoption signal

工作流匹配

在这些场景使用此 Skill

工作流匹配

加入完整工作流

替代方案短名单

安装前对比

可能适合该任务的相近 Skill。

对比全部

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

57
就绪
审查
阶段

仓库近期活跃

审计

安装审查

安装与采用审查

78
需审查
安全性
86/100
维护状态
100/100
安装
92/100
打开完整审计查看评估报告

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。

0
已验证
Needs first agent run自动安装: 先审查最近: 未知
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。

安装

加入 Agent 工作流

免费且开源. 在生产 Agent 中安装前请先审查报告。

增长闭环

分享工具包

X

为 mock-interview 准备的场景化草稿,可手动发布到 X。

策展说明
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
打开 X 草稿
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
打开回复草稿

收录来源

Registry 收录

可认领

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

归属链接指向公开仓库或创作者主页。创作者可认领列表以更新所有权信号。

认领此 Skill

所有者认领

认领此 Skill 页面

这条 Registry 收录 列表归属于 YunyueLi,但尚未标记为官方。认领后可增加已验证所有者信号,使后续发布、安装和审计更新更值得信赖。

创作者外链工具包

将证据徽章加入你的 README

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。

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/yunyueli-mock-interview?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/yunyueli-mock-interview)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/yunyueli-mock-interview?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/yunyueli-mock-interview)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/yunyueli-mock-interview?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/yunyueli-mock-interview/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/yunyueli-mock-interview?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/yunyueli-mock-interview)

作者

Y

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

67
  • 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