输入与最终输出
输入
你需要提供
| 输入字段 | 类型 | 要求 |
|---|---|---|
| 目标岗位、行业和公司阶段 | 文本 | 必填 |
| 项目经历、职责和可量化结果 | 文本 | 必填 |
| 职位描述或要求（可选） | 文本 | 选填 |
| 最担心的面试问题 | 文本 | 必填 |
| 面试轮次、语言和时长（可选） | 文本 | 选填 |
| 文本模型（高级用户可选；留空使用质量默认） | 文本 | 选填 |
输出
你将获得
暂无输出说明
创作者尚未补充此 Skill 的输出内容与执行结果说明。
使用说明
- 每行代表一次独立的个人生活场景任务。请尽量提供事实、限制和可选项；资料不足时结果会明确标注。
- 涉及实时价格、营业时间、交通、片库、游戏版本或政策时，请提供官方链接或在使用前自行核验。
- 根据岗位和经历进行结构化面试演练，追问证据、量化结果并给出下一轮改进任务。
- 输出会执行金额、数量、时间、约束和事实来源的一致性检查；资料不足时应给核验方法，不补造细节。
- 最终输出闸门位于用户输入之后；不得用“需核验”包装猜测，所有数字必须可追溯并复算一致。
- 若输入存在关键歧义，最终结果会保留条件分支或补充问题，不会擅自选择事实口径。
- 涉及实时、版本或场所事实时请提供官方原文；未提供时结果只给核验框架，不会把模型记忆当作事实。
- 审计会逐项复算金额、数量、时长和容量；明细与总计不一致时不得发布伪确定结论。
- v11使用原始字段直达最终交付的单步结构，减少中间草案、审计和改写之间的事实污染。
- 留空模型列时使用质量默认模型；外部事实仍只以用户提供的原文为准。
- v12采用紧凑输出合同控制交付长度；事实边界和必交付项不变。
- v13只修复时间标签完整性或数字单位原样保留；公开输入和交付结构不变。
示例
最担心的面试问题
担心被追问销售额增长是不是主要靠降价
项目经历、职责和可量化结果
负责过Amazon美国站3个SKU，做过Listing优化和广告调价；半年销售额从每月8万提升到13万，但没有完整利润数据
面试轮次、语言和时长（可选）
中文一面45分钟，可能有英文自我介绍
职位描述或要求（可选）
要求熟悉站内广告、库存和英文沟通，能跨部门协作
目标岗位、行业和公司阶段
跨境电商平台招商运营，消费品行业，团队约50人
可信信息与更新记录
当前版本v1
下载量8
调用量0
| 日期 | 版本 |
|---|---|
| 2026年8月31日 | v1 |
费用与来源
调用费
方式1 · 按次调用
¥4/任务每次运行按提交行数扣 · 创作者收取
模型费
按实际用量创作者user_ryugdo
更新时间2026年10月16日
将提示词发送给你的 Agent 安装 Skill
请根据 https://api.shengsuanyun.com/loom/v1/marketListings/01a05460-faf9-72f6-9667-ed807766927c/skillPackage/archive，安装 Skill「求职面试演练助手」。
安装包和费用信息来自原作者；蓝天尚未接入工作流执行服务。