技能介绍

先解决什么问题

准备运营/数据分析岗面试时，常见痛点不是“没题做”，而是题目与考点脱节：刷了一堆增长、留存、转化、A/B 测试、SQL 取数题，却说不清每题对应哪条高频考点；解析也经常只有答案，没有易错点与回溯路径。这个 Skill 把练习过程工程化：按通用考纲把内容拆成 章节地图，用固定的生成-校验-输出流水线产出带出处的笔面试题，让刷题能复盘、能补漏、能对照岗位要求。

它如何工作

章节与考点定位：覆盖增长（拉新/留存）、转化与漏斗、AB 测试、指标分析、SQL 分析、Case 题六大模块；每个模块区分 P0 高频 与 P1 拓展，优先练高权重考点（如 激活、归因、显著性、指标拆解）。
生成题目：根据你指定的章节、题型（单选/多选/计算简答/Case）、数量与难度，生成题干、选项、答案与解析，解析必须点明考点出处与易错点，而不是给一句结论。
质量自检：每题会经过「题目生成质量标准」校验（题干无歧义、选项互斥、答案与解析一致、标准标注来源年份/权威出处），再用 红蓝对抗 复核：红方查考点覆盖，蓝方挑刺“是否暗示答案、多选是否漏项、标准是否过时、解析是否空泛”；有问题直接重出或标注 存疑待核。
统一输出格式：每题独立编号，并带 【题型】/【章节】/【难度】 标签，便于检索与二次复习；Case 题会给出分析框架（如提出假设→随机分流→设定核心指标与显著性水平→观测期→结论）。
错题沉淀：答错可登记到本地错题本 mistakes/mistakes.json，结构包含 章节、题型、题干、答案、用户错选、日期、次数；仅本地存储，用于循环巩固。

适用边界与注意点

适合运营笔面、数据分析面试、增长黑客、AB 测试、留存/转化、SQL 分析等 业务题 练习；纯编码算法题请改用算法面试刷题助手，产品需求题请用产品经理笔面刷题助手。
题目由 AI 按通用考纲生成，非押题、非官方，不能替代真实业务数据或官方教材/大纲；重大考试请以官方公告为最终依据。
如考点不明确，会回退到通用考纲；题干存在歧义时会标注并建议重出。