面试知识蒸馏

为什么需要这个技能

复盘面试时，常会遇到两个问题：一段对话里明明有很多可沉淀的经验，事后却很难整理；拿到 JD 或面经后，也不清楚该从哪里开始查漏补缺，准备容易停留在零散资料和临时记忆上。

它如何工作

• Conversation distillation（Mode A）：当 /interview-me 后没有粘贴 JD 或面试题时，技能会把当前对话作为输入源。
• 它会解析 KB_DIR、SKILL_DIR 与 PROJECT_DIR，读取 SKILL_DIR/prompts/extract.md，再按模板替换占位符并执行抽取流程。
• 执行顺序是：先查询 index.json，再创建、重写或合并子领域知识页，随后更新索引，最后运行 build_index.py。
• JD / interview-prep（Mode B）：如果用户粘贴了 JD、面试题或面经，技能会读取 SKILL_DIR/prompts/jd-prep.md。
• 它会先把 JD 拆解成 topic，再结合已有 KB 做 gap analysis；遇到不确定内容时使用 WebSearch/WebFetch 调研，然后写入或合并知识页，并生成 prep-roadmap 页面。

使用边界与注意点

• 技能只负责 content decisions，不会编辑 index.html 或 templates/，首页由 build_index.py 生成。
• 如果当前对话没有值得沉淀的内容，zero output 是合法结果，技能应如实说明，而不是强行扩充。
• 完成后会报告新增或更新的页面，并提供本地服务链接；本地服务默认端口来自 KB_DIR/config.json，默认是 11123。