通用面试准备框架
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_93d7452b/interview-preparation-skill。
技能介绍
解决什么
面试准备常停在“背答案”:拿到 JD 后不知道如何判断目标公司所处赛道,不知道一面、二面、终面分别考什么,也不知道如何用公开数据支撑判断。该技能把面试准备拆成可复用的工程化流程:先确认公司与岗位,再围绕 JD 关键词组织研究,最后生成问答与模拟。它特别适合产品、商业分析、行业研究、AI 业务等岗位,尤其适合需要回答竞争格局、收入拆解、AI 商业化路径等问题的场景。
技能如何工作
- 需求确认:先明确目标公司、业务线、JD 关键词、面试阶段和用户担心点,避免一开始就堆资料。
- 结构化研究:按 8 个维度并行查找并交叉验证,优先使用财报、官方公告和行业报告,并区分
✓官方数据、△机构推算、○合理假设。 - 框架化表达:把回答组织成竞争格局、商业模式公式、商业链路、AI 冲击分层、天花板估算等“核心武器”,而不是零散观点。
- 分阶段出题:一面偏格局理解与价值判断,二面偏战略与竞争分析,终面偏尖锐追问、长期推演和岗位价值。
- 模拟与修正:输出完整报告后进入模拟面试,重点练习“观点回应 + 交叉辩证”,并保留假设修正空间。
适用边界与注意点
它更适合需要商业判断和结构化研究的面试,不适合只考手写代码、系统设计或纯执行细节的岗位。资料中强调“先搭框架再填数据”,因此输出质量依赖用户提供的公司名、JD 和面试阶段。若目标公司没有直接竞品,应转向品类定义、前沿参照产品和信任建设路径;若数据不足,应给出保守、基准、乐观区间,并说明关键假设,而不是伪装成精确数字。
使用场景
- 准备产品经理二面,按 JD 拆解竞争格局、收入公式和 AI 冲击问题。
- 面对无直接竞品的 AI 原生产品终面,整理品类定义、前沿参照与先发优势论述。
- 用财报和机构报告交叉验证目标公司 UE 模型,为业务面准备天花板估算。
- 模拟终面尖锐追问,练习数据标注、区间估算和假设修正的回答结构。
适合人员
- 准备互联网产品面试、需要把 JD 转成结构化问答和模拟追问的候选人。
- 负责业务面准备、需要用财报和行业报告拆解收入模型与竞争格局的求职者。
- 面试 AI 商业产品、需要解释 AI 功能付费率、渗透率和商业化路径的候选人。
- 准备终面、需要展示战略判断、区间估算和假设修正能力的业务负责人。