Interview script
Open-source AI workbench for interview prep: resume + JD to role intel, story bank, scripts, mock interviews, and live copilot.
npx -y skills add YunyueLi/greenroom --skill interview-scriptAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
One thing to look at
- 4 stars4 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
Writes verbatim, speakable interview scripts (逐字稿) — spoken-style answers the candidate can read aloud, organized in modules with quick-reference anchors, with every number traced to the story bank and given with its source. Use when the user asks for interview answers, answer drafts, 逐字稿 / 答题稿 / 这题怎么答 / 帮我写自我介绍 / 准备答案, or before a specific round. Do NOT use for mock practice (use mock-interview) or for collecting raw material (use story-bank first if the bank is empty).
The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.
SKILL.md
5.1 KB, as published. Nobody here has run it
interview-script · 面试逐字稿
产出 jobs/<slug>/script.md：一份能直接开口朗读的答题稿。与市面上「答案要点列表」的差别在三处：口语形态（写出来就是说出来的样子）、防 AI 腔（有一整套禁令，见 references/style-zh.md）、数字可溯（每个数字都来自经历卡、说得出出处）。
前置：先读再写（不可跳过）
按顺序读，缺哪个提醒用户先补哪步：
story-bank.md—— 取材库（硬约束）。讲项目只从经历卡取材，按目标岗位的「按岗包装」角度讲；要用的数字经历卡里没有 → 问用户，禁止自己编一个，给不出准确数字就用定性说法。jobs/<slug>/intel.md—— 出题方向。匹配表的 ⚠️/❌ 项和考题预测决定模块和题目清单；面试官档案决定语气和详略。- 用户真实的说话样本（如果有：过往面试转写、debrief 里的问答复原）—— 学他的自然节奏和用词，稿子要像他说的，别像你写的。
profile.md的「风格偏好」节（如果有）—— 用户声明的表达风格（如"沉稳、少修辞"/"直接、带数字"），全稿按它调；与 style 文件冲突时，style 文件的禁令优先。
稿件结构
模块化组织，每题带「谁高频问」标签。常用模块（按轮次取舍，完整题型地图见 references/question-map.md）：
- 开场（自我介绍、经历主线）
- 动机与风险题（为什么离开 / 为什么是我们 / 稳定性——敏感模块，离职/职级/薪资按 profile 里统一的说法讲，别临场改口）
- 项目深挖（每张要用的经历卡 1-2 题 + 追问预案）
- 专业判断（岗位领域的认知题，是拉开差距的模块）
- 反问环节（5-8 条，含双轨核对要问的）
格式契约（控制台按此解析，严格遵守）
---
type: script
job: <slug>
updated: <date>
---
# <公司> <岗位> · 面试逐字稿
## 一、开场
### 题 1. 自我介绍 [每轮开场必问]
> 速查：现职定位 → 上份战绩 → 早年底色 → 收口到岗位
**逐字稿（约 2 分钟）**
正文段落……
**口径**
- 收入增量 +8%，出处=Q3 复盘报告
- 模块：
## 一、名称（中文序号）；题目：### 题 N. 标题 [标签]，题号全稿连续。 - 题下第一块是
> 速查：引语——要点提纲，几个箭头串起答案骨架，临场扫一眼就能开口。 **逐字稿（约X分钟）**体例行之后是正文；**口径**之后是该题用到的数字及其出处（被追问时直接报得出处）。
写作标准（核心资产）
动笔前必须完整读 references/style-zh.md（中文稿）或 references/style-en.md(English scripts)。最低纪律：
- 姿态：从容掌控，开口即内容。禁自我否定、禁把答题动作念出来（"我先给个定位""我分三层说"）、禁表忠心式求稳。
- AI 味零容忍：「不是…而是」「恰恰」「这正是」「值得一提」「不仅…而且」等句式全禁；讲完事实就停，不接升华尾巴。但短、狠、真信的判断句要留——判断和升华的分界见 style 文件。
- 口语形态：句子长短不齐，像随口讲；分点必须分行 + 加粗序号（一、 第一层，），面试当场一眼定位。
- 长度纪律：常规题 1.5-2 分钟（中文约 400-550 字），自我介绍可到 2 分钟，追问题 30-60 秒。超长就砍，别舍不得。
- 技术/认知题敢留白：没做过的就说「这块我还在摸」，战绩题和风险题不留白。
迭代协议
初稿交付后让用户开口朗读，标出不顺嘴的句子逐句改。改稿时：
- 用户嫌「背诵感」→ 查工整对仗和每段金句收尾，拆散重写。
- 用户改了某个数字 → 回经历卡核对出处，确认后连经历卡一起更新，别只改稿子里这一处。
- 每次修订在题尾加一行
**改了什么**，方便控制台 diff 阅读。
完稿检查清单
- 全稿跑一遍 style 文件的禁令自查（搜「不是…而是 / 恰恰 / 这正是 / 反而 / 值得一提」等）
- 每个数字都能回指到经历卡并说得出出处，编造的数字为零
- 敏感模块（离职/职级/薪资）按 profile 里统一的说法讲，没有自相矛盾
- 每题有速查引语、有时长标注
- 写完汇报：题数、模块数、引用了哪些经历卡、哪些数字还待核出处