Interview Skills - AI Mock Interview Coach

大厂 AI 模拟面试官 Skill

AI mock interview coach for interview preparation. Generate personalized interview questions from a real JD + resume, practice follow-up questions, and prepare for technical interviews, HR interviews, salary negotiation, FAANG interviews, and Big Tech interviews.

大厂 AI 模拟面试官：基于 JD + 简历 生成专属面试问题，模拟更接近真实大厂风格的技术面、HR 面与薪资谈判。现已支持国内大厂与海外大厂。

"面经是别人的经历，JD 是你要面的岗位，简历是你走过的路。"

Interview Skills is an AI mock interview coach for job seekers. It generates personalized interview questions from a job description and resume, simulates follow-up questions, and helps users prepare for technical interviews, HR interviews, salary negotiation, and Big Tech / FAANG interviews.

这个 Skill 不是给你一套通用题库，而是根据你的目标岗位和个人背景，生成更像真实面试官会问的问题。

不仅出题，还会分析 JD vs 简历匹配度、识别简历薄弱点，并支持追问、HR 面和谈薪模拟。

把你自己的简历 + 真实 JD 丢进来，AI 当面试官，专属你的模拟面试开始了。

如果你正在准备大厂面试，可以 Star 收藏：

后续会持续补充公司题型
持续更新 HR / 谈薪 / 多轮模拟模板
支持更多海外大厂和岗位场景

🌟 祝所有在通往大厂路上的小伙伴早日上岸，拿到心仪的 offer！

News · 快速开始 · 适合谁 · 解决什么问题 · 功能亮点 · 支持公司 · 真实 Demo · 输出示例 · FAQ · 更新计划

News

• 2026-06-04：新增网页版 Mock Interview UI，在线输入 JD 和简历等信息，实现面试模拟。
• 2026-06-01：新增 install-skill.sh，支持一键运行安装，降低使用门槛。
• 2026-05-28：新增海外大厂面试支持，覆盖 Google、Meta、Amazon/AWS、Microsoft 等公司。
• 2026-04-24：新增 HR 面专项训练、薪资谈判话术和多轮完整面试流程。
• 2026-04-06：新增 Skill 初版、PRD、JD 解析、简历解析、公司画像、题目设计和 BEI/STAR 行为面试框架，建立基于 JD + 简历 生成专属面试题的核心能力。

🚀 快速开始

网页版 UI 直接体验

不想安装 Skill 时，可以直接打开 GitHub Pages 页面：

https://jennifer88huang.github.io/interview-skills/ui/

网页版支持在浏览器里完成一轮可交互的模拟面试：

1. 在左侧面试设置中填写目标公司、目标岗位和面试轮次。
2. 在中间JD内容区域提供 JD 内容；支持提供 JD 链接、粘贴文本，或上传 PDF、Word、TXT、Markdown 文件。
3. 在中间简历内容区域提供你的简历；支持上传 PDF、Word、图片、TXT、Markdown 文件，或者直接在「文本」框中粘贴简历内容。
4. 在左下角选择模型供应商和模型，输入 API Key。不填写时会使用本地模拟，填写后会调用所选供应商生成真实问题和追问。
5. 点击左下角开始模拟面试按钮后，右侧模拟结果区域出现岗位匹配度分析和问题；点击「生成追问」后，页面会基于你的回答继续追问，并允许继续填写追问答案、进一步追问。

右上角流程状态会随着输入材料、生成面试、追问演练自动变化；右上角支持切换 English / 中文界面。

小龙虾聊天窗口一键安装

在你正在使用的小龙虾聊天窗口里，直接发送这一条命令：

/skill install git:jennifer88huang/interview-skills@main

安装完成后，直接对小龙虾说：

我要面字节跳动后端工程师，帮我模拟面试   
或：    
帮我模拟阿里产品经理面试，这是 JD 和我的简历

终端版 OpenClaw 手动安装

# 在本仓库根目录运行
bash install-skill.sh https://github.com/jennifer88huang/interview-skills.git

等价的手动安装方式：

mkdir -p ~/.openclaw/skills
git clone https://github.com/jennifer88huang/interview-skills.git ~/.openclaw/skills/interview-skills
openclaw skills info interview-skills
openclaw skills list

如果本地已经克隆过，更新时运行：

git -C ~/.openclaw/skills/interview-skills pull --ff-only

一句话开用

我要面字节跳动后端工程师，帮我模拟面试

帮我模拟阿里产品经理面试，这是 JD 和我的简历

大厂面试准备：腾讯高级后端，附上 JD

全程说话就行，不需要任何配置。

👥 它适合谁

• 正在准备阿里、腾讯、字节、百度、美团、华为、Google、Meta、Amazon、Microsoft 等大厂面试的同学
• 想根据真实 JD 做更有针对性准备的候选人
• 不想只背通用面经，而想做“定制化模拟面试”的求职者
• 应届生、社招、转岗用户都可以使用

❓ 它解决什么问题

很多面试准备的问题，不是“题不够多”，而是：

• 看了很多面经，但不一定适合你当前要投的岗位
• 不同公司、不同岗位的面试风格差异很大
• 简历里的薄弱点，往往才是面试官最爱追问的地方
• 技术面、HR 面、薪资谈判，本来就不是同一种准备逻辑

这个 Skill 的目标，是把“通用准备”变成“结合 JD 和简历的定制准备”。

📋 使用流程

1. 告诉 AI：目标公司 + 岗位名称
        ↓
2. 粘贴 JD 内容（没有也行，有会更精准）
        ↓
3. 上传简历（PDF / 图片 / 文字均可，没有也行）
        ↓
4. 获得 JD vs 简历匹配度分析
   （✅ 强匹配 / ⚠️ 需补强 / ⚠️ 简历弱点）
        ↓
5. 获得专属面试 10 问
   （题目类型 / 难度星级 / 参考答案提示 / 追问方向）
        ↓
6. 获得备战建议（【紧急】/ 【参考】分级）
        ↓
7. 可选：进入互动追问模式
   说「帮我追问」，AI 扮演面试官继续深挖

🎯 功能亮点

• JD + 简历双锚：题目根据你的 JD 要求和个人简历定制，不是通用题库，不是别人的面经
• 大厂风格定制：字节追算法、阿里问价值观、腾讯挖底层原理，Google/Meta/Amazon/Microsoft 关注代码质量、系统设计、领导力原则与跨文化协作，每家公司面试风格不同，Skill 自动适配
• 匹配度分析：自动对比 JD 需求 vs 简历现状，输出强匹配 / 需补强 / 简历弱点
• 10 问全套信息：每道题附难度、考察点、参考答案方向、追问路径，让你知道面试官后面往哪走
• 互动追问模拟：回答完一道题，说「帮我追问」，AI 扮演面试官继续深挖
• 好答案 vs 差答案对比：卡在某一题时，可直接查看高分示范答法、低分踩坑示例与点评
• 多场景覆盖：支持技术面、HR 面、薪资谈判、多轮完整面试连贯模拟
• 全岗位覆盖：技术、产品、运营、职能等岗位都可使用

🏢 支持公司

不在列表中的公司也支持——会根据 JD 内容自动推断面试风格。

📚 岗位覆盖

技术类：后端 / 前端 / 移动端(iOS/Android) / 算法/AI / 数据工程 / 架构师 / SRE / 安全

产品类：产品经理(C端/B端/增长) / 游戏策划

商业类：运营 / 市场营销 / 商业分析

职能类：数据分析师 / HR / 法务 / 财务

🧪 真实 Demo 案例

下面是一次真实灰度测试里的 Demo。候选人把阿里技术运营官岗位 JD 和自己的简历交给 Skill，要求按真实一面风格模拟。

这个案例不是固定模板题库，而是先读 JD + 简历，再推断面试官最可能从哪里切入：岗位需要什么、简历哪里强、哪里需要补、哪些经历容易被继续追问。

输入场景

• 目标公司：阿里巴巴（蚂蚁集团 / 阿里集团）
• 目标岗位：技术运营官（Developer Relations & Tech Brand）
• 面试轮次：一面（运营官）
• 面试官身份：阿里集团技术生态运营 P7 资深面试官
• 输入材料：真实 JD + 候选人简历

Demo 输出 1：先判断阿里面试风格

Skill 会先根据岗位和公司风格判断本轮面试重点：阿里更看重客户第一、协同、业务理解、数据结果和复杂场景下的判断力。

Demo 输出 2：再做 JD vs 简历匹配度分析

接着，Skill 会把 JD 要求和简历经历逐项对齐，明确强匹配、需补强和简历弱点。这样候选人不只是拿到一组问题，还能知道自己最应该补哪块表达。

为什么这个 Demo 有参考价值

这次测试里，候选人把模拟题和之前真实面试题做了对比，反馈是：真实面试中被问到的问题，和这次模拟里的问题有 7 道高度相似。

它不是在“押标准答案”，而是在读透 JD 和简历之后，提前推断面试官的提问逻辑：哪里会深挖、哪里需要量化、哪里会考业务理解和协同判断。

💡 使用场景示例

场景 1：技术岗社招

「我要面字节跳动后端工程师，JD 要求熟悉分布式系统和 Go。我是 3 年 Java 后端，做过电商系统。帮我出 10 道面试题。」

→ 输出：匹配度分析 + 字节风格算法题 + 分布式系统深挖题 + Java→Go 迁移追问 + STAR 行为题 + 备战建议

场景 2：产品岗跨行业跳槽

「我在传统行业做产品 5 年，想跳槽去阿里做电商产品 P6。这是 JD，简历如附件。」

→ 输出：阿里价值观对齐题 + 互联网产品思维转换题 + 简历薄弱点追问 + 电商业务理解题

场景 3：应届生校招

「我是应届硕士，投了腾讯 IEG 游戏客户端，这是 JD，我没有工作经验，有两段实习。」

→ 输出：应届生难度定位 + 实习项目深挖 + 游戏领域基础知识 + 潜力类题目

场景 4：HR 面专项训练

「我下周要面阿里 HR 面，帮我只练 HR 问题，重点练离职原因、薪资预期和职业规划。」

→ 输出：HR 面专项题组 + 每题隐藏考察点 + 回答原则 + 踩坑提醒 + 追问方向

场景 5：海外大厂面试

「我要面 Google L4 后端工程师，JD 要求分布式系统和 Java，这是我的简历。」

→ 输出：Google 风格 coding + system design + behavioral 题组，重点覆盖算法清晰度、复杂度分析、设计权衡、英文/双语表达建议

场景 6：Amazon / AWS 面试

「我要面 Amazon SDE II / AWS 后端，帮我按真实流程模拟。」

→ 输出：coding + system design + Leadership Principles 行为题，重点追问 Ownership、Customer Obsession、Dive Deep、数据化结果和项目取舍

场景 7：薪资谈判话术

「我拿到 offer 了，但总包低于预期。帮我整理一版谈薪话术，重点是怎么表达我的目标区间，又不把关系谈僵。」

→ 输出：谈薪策略 + 分场景话术 + 不该说的话 + 收口建议

场景 8：多轮完整面试连贯模拟

「我想按真实流程来一遍，从一面到三面完整模拟，看看我最可能在哪一轮被卡住。」

→ 输出：一面→二面→三面→HR 面连贯题组 + 每轮关注点 + 承接逻辑 + 通过关键 + 淘汰风险

📊 输出示例

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  🎯 面试模拟报告
  目标公司：字节跳动 · 后端工程师
  面试官身份：字节资深后端方向面试官
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📍 公司风格分析：
① 面试节奏快，代码题一般 20-30 分钟内完成
② 算法必考，LeetCode Medium+ 水平
③ 项目深挖很深，会追问技术选型原因
④ 重视 impact：你的项目带来了多少价值？

📊 JD vs 简历匹配度：
✅ 强匹配：Go语言、高并发设计、MySQL
⚠️ 需补强：K8s、分布式系统设计深度
⚠️ 简历弱点：项目B描述较浅，建议补充技术难点

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  📋 模拟面试 10 问
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Q1 · [技术基础题]
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题目：请介绍 MySQL InnoDB 索引的底层数据结构，
      以及它和 MyISAM 索引的区别？
考察点：MySQL（JD 必会要求）
难度：⭐⭐⭐ 中等
参考答案提示：索引底层是 B+ 树；聚簇索引 vs 覆盖索引；
最左前缀原则；可结合简历项目B的数据库优化经验举例。
💡 追问方向：EXPLAIN 分析过吗？索引失效有哪些场景？

...（共 10 道）

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  💡 面试准备建议
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① 【紧急】准备 K8s 基础概念（JD 加分项，面试概率 60%+）
② 【紧急】项目B用 STAR 法则补充技术难点描述
③ 【参考】字节算法题重点刷数组/链表/二叉树/动态规划

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  🚀 继续备战
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→ 回答某道题 —— 我来扮演面试官追问
→ "再出5道题" —— 扩充题库
→ "模拟二面" —— 按二面风格重新出题
→ "模拟HR面" —— 进入 HR 面专项训练
→ "帮我谈薪" —— 进入薪资谈判话术指引
→ "模拟完整面试流程" —— 从一面到三面/HR 面连续模拟
→ "帮我详细解答Q3" —— 深入展开某题答案
→ "给我 Q3 的好答案 vs 差答案" —— 看高分答法和踩坑对比

多轮完整面试连贯模拟示例

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  🎬 多轮完整面试连贯模拟
  目标公司：腾讯 · 后端工程师
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整体判断：
① 你的项目经验是亮点，但系统设计深度可能在二面被放大追问
② 如果一面回答过于概念化，二面会继续追着你的项目细节打
③ 全流程里最该提前补的是“项目中的技术取舍”和“结果量化”

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  Round 1 · 一面
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面试官关注点：基础是否扎实，项目是不是你真正做过
高频题型：数据库 / Redis / 网络基础 / 简历项目
模拟题目：
- 你项目里 Redis 为什么这么用？有没有踩过一致性问题？
- MySQL 索引失效的常见场景有哪些？
- 你在最近一个项目里个人贡献最大的部分是什么？
本轮通过关键：基础回答别漂，项目题要说清你的动作和结果
若这一轮答不好，下一轮会怎么被放大：二面会默认你项目深度不足，直接追系统设计和技术取舍

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  Round 2 · 二面
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承接上一轮：如果一面里项目细节不够，二面会围绕你的核心项目继续深挖
面试官关注点：系统设计能力、技术取舍、复杂问题拆解能力
模拟题目：
- 设计一个高并发秒杀系统，你怎么处理库存扣减和热点问题？
- 你项目里有没有过技术方案推翻重来？为什么？
- 如果现在流量涨 5 倍，你的现有架构先会崩在哪？
本轮通过关键：不要只讲方案名词，要讲为什么这么设计、代价是什么
淘汰风险：只会背标准架构图，讲不出和自己项目相关的判断

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  Round 3 · 三面
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承接上一轮：如果二面暴露出取舍意识不够，三面会继续看你的业务判断和协作成熟度
面试官关注点：复杂协作、owner 意识、业务理解、成长潜力
模拟题目：
- 讲一次你推动跨团队项目落地但中途遇到明显阻力的经历
- 你做过最有业务价值的一件事是什么？怎么证明？
- 如果让你带 1-2 个新人，你觉得自己最需要补什么？
本轮通过关键：既要讲结果，也要讲判断过程和复盘
淘汰风险：只有执行，没有判断；只有结果，没有个人方法论

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  Round 4 · HR面
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承接上一轮：前三轮如果已经暴露出稳定性或动机问题，HR 会重点确认
面试官关注点：动机、稳定性、薪资预期、职业规划
模拟题目：
- 你为什么考虑现在跳槽？
- 如果我们 offer 不是最高的，你怎么选？
- 你未来 3 年最想成长成什么样？
本轮通过关键：动机真实、表达稳定、预期合理

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  🧭 全流程备战建议
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① 先补一面的基础题和项目表达，不然后面每轮都会吃亏
② 二面是最容易掉点的一轮，要重点准备系统设计和技术取舍
③ 练习顺序建议按“一面项目题 → 二面设计题 → 三面行为题 → HR 动机题”推进

HR 面专项训练示例

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  👥 HR 面专项训练
  目标公司：阿里巴巴 · 产品经理
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HR 关注重点：
① 你为什么现在想跳槽，以及这个动机是否稳定
② 你的薪资预期是否理性，是否容易因为其他 offer 快速变动
③ 你对阿里业务和岗位成长路径是否有清晰判断

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Q1 · [主题：离职原因]
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题目：你为什么想离开现在这家公司？
HR 真正想判断什么：你是短期情绪性跳槽，还是经过判断后的理性选择
回答原则：先讲正向原因，再讲限制因素；重点放在成长空间、业务阶段、岗位匹配，不要把重点放在抱怨人和流程。
踩坑提醒：不要直接说“领导不行”“太卷了”“钱太少了所以必须走”。
💡 追问方向：如果我们给不到你最想做的业务，你还会考虑吗？
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Q2 · [主题：薪资预期]
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题目：你目前薪资多少？你这次期望涨幅是多少？
HR 真正想判断什么：你的预期是否脱离市场，谈判空间大不大，是否存在多个 offer 抬价
回答原则：给区间，不要只报死数字；说明预期由岗位匹配、职责范围、市场水平共同决定。
踩坑提醒：不要上来先报极限数字，也不要说“看你们能给多少”。
💡 追问方向：如果总包达不到你的目标，但岗位更好，你怎么权衡？
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Q3 · [主题：职业规划]
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题目：你未来 3 年希望自己成长成什么样？
HR 真正想判断什么：你的规划是否和岗位方向匹配，是否具备长期稳定性
回答原则：回答要同时覆盖能力成长、业务方向和阶段目标，不要空喊“做管理”或“做高 P”。
踩坑提醒：不要给出和当前岗位明显无关的路线，比如来做产品却说两年后想转投资。
💡 追问方向：如果这 3 年没有晋升，你会怎么看待这份工作？
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薪资谈判话术示例

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  💰 薪资谈判话术指引
  目标公司：字节跳动 · 后端工程师
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你的谈判局面：
① 当前已拿到口头 offer，但总包比预期低约 15%
② 你手里有另一个进入终面的机会，当前岗位匹配度较高
③ 风险点是如果直接报死高价，容易让 HR 觉得预期不落地

建议谈判策略：
1. 先表达你对岗位和团队的正向意愿，再进入薪资讨论
2. 给目标区间，不给单点死数字
3. 论据围绕岗位职责、当前市场和机会成本，不做情绪化表达

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场景1 · 首次被问期望薪资
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建议说法：如果岗位职责和预期发展空间跟我们前面聊的一致，我这次会优先看整体包。结合我当前情况和市场水平，我会更希望总包能落在 X 到 Y 这个区间，如果结构更匹配，我也愿意继续细聊。
为什么这样说：先讲匹配，再讲区间，既表达诚意，也保留谈判空间。
不要这样说：我最低就要 Y，低于这个数字就没必要聊了。
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场景2 · 对方报价低于预期
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建议说法：谢谢你这边的推进，我对岗位本身是有兴趣的。不过从职责范围、当前市场和我手上的机会来看，这个数字和我的预期还有一点差距。如果有空间，我更希望往 X 附近再看一下，这样我会更容易做决定。
为什么这样说：不直接拒绝，而是把问题放在“差距”和“决策条件”上，更容易继续谈。
不要这样说：这个价太低了，完全不符合我的身价。
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场景3 · 手里有其他 offer
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建议说法：我目前确实还有其他机会在同步推进，但我更看重岗位匹配和长期发展，所以还是想先跟你们把这边聊清楚。如果整体方案能更接近我的目标区间，我会更愿意优先考虑这边。
为什么这样说：传递筹码，但不做威胁式比较。
不要这样说：别人已经给我更高了，你们不给到我就去别家。
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收口建议：
① 如果对方还愿意继续争取，给对方明确的可接受区间和决策时间
② 如果差距不大，优先看总包结构、级别、奖金和成长空间
③ 如果差距持续过大，就体面结束，不反复拉扯

好答案 vs 差答案示例

模板 1：技术题版

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  🆚 好答案 vs 差答案
  题号：Q3
  题型：技术题
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题目回顾：如果线上 MySQL 查询突然变慢，你会怎么排查？

差答案示例：
我会先看一下数据库负载高不高，再看看 SQL 有没有问题。
一般慢查询就是索引没建好，或者访问量太大。
如果有报警我就先处理报警，再让 DBA 一起看看。
之前项目里也遇到过类似问题，后面优化一下就好了。
我觉得先扩容应该也能解决一部分问题。

为什么这是差答案：
① 只有模糊动作，没有排查顺序
② 没说明如何判断是 SQL、锁、连接池还是磁盘 IO 问题
③ 提到了“做过”，但没有任何具体案例和结果

好答案示例：
我会先按“先止血、再定位、最后复盘”三步走。第一步先确认影响范围，比如是单条 SQL 变慢、某个接口 RT 上升，还是整个实例负载异常，同时看监控里的 CPU、IO、连接数和慢查询日志，避免一上来就盲目改 SQL。第二步再判断瓶颈位置，如果慢查询日志里集中在某几条 SQL，我会先看执行计划、索引命中、回表和扫描行数；如果数据库 CPU 不高但 RT 高，我会继续排查锁等待、连接池打满或者上下游重试放大。第三步才做针对性处理，比如补索引、改写 SQL、限流、扩容或拆热点。
我之前在电商订单系统里遇到过一次类似情况，某个列表接口 RT 从 200ms 飙到 2s，最后定位是新加筛选条件导致联合索引失效。我们先临时降级了一个非核心排序条件止血，再补了索引并调整查询顺序，当天把接口 RT 降回 300ms 左右，CPU 也回落了。

为什么这是好答案：
① 先给排查框架，面试官一听就知道你处理过线上问题
② 同时覆盖监控、SQL、锁和连接池，思路完整
③ 用真实项目例子收尾，证明不是背书式回答

面试官可能继续追问：
- 你怎么判断该补索引还是改 SQL？
- 如果补索引会影响写入性能，你怎么权衡？

模板 2：行为题版

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  🆚 好答案 vs 差答案
  题号：Q8
  题型：行为题
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题目回顾：讲一次你和跨团队同学发生明显分歧，最后怎么推进落地的？

差答案示例：
我平时合作都还挺顺的，遇到分歧一般就多沟通。
我觉得跨团队最重要的是理解对方，大家目标都是一致的。
之前也有产品、研发意见不一样的时候，后来开会聊一聊就解决了。
我一般不会跟别人起正面冲突，能配合我都会尽量配合。
最后项目也都正常上线了，所以我觉得自己协作能力还可以。

为什么这是差答案：
① 没有具体事件，像价值观表态，不像真实经历
② 没讲清楚分歧点、你的动作和推进过程
③ 结果只有“上线了”，没有体现你的贡献和复盘

好答案示例：
我印象比较深的一次分歧发生在做会员转化项目时。当时产品希望在大促前两周上线一套新的弹窗链路，但研发评估认为埋点、实验分流和兜底逻辑没做完，直接上会影响线上稳定性。我当时作为项目负责人，没有直接站某一方，而是先把争议拆成三个问题：业务目标能不能分阶段达成、哪些能力是上线必须项、哪些可以延后。
接着我拉了产品、研发和数据一起开了一个 30 分钟对齐会，会前我先把方案拆成“MVP 必须上线”和“增强项延后”两层，并把每项对应的风险写清楚。会上我先确认共同目标是大促前拿到第一波转化数据，而不是一次性把所有想法都做满。最后我们决定先上线基础弹窗和核心埋点，把个性化推荐和复杂兜底延到下一版。我负责重新排期、同步老板预期，并盯住了数据回收节奏。
结果是第一版按时在大促前 10 天上线，活动期会员转化率提升了 12%，线上没有出现 P1 故障。复盘时我也意识到，跨团队分歧里最有效的不是反复说服，而是先把“共同目标”和“取舍边界”定义清楚，这样大家更容易达成一致。

为什么这是好答案：
① 有明确冲突场景，面试官能快速判断事件真实性
② 重点讲了你如何拆问题、定边界、推决策，个人贡献清楚
③ 结果和复盘完整，既有数据也有方法论总结

面试官可能继续追问：
- 如果当时产品坚持全量上线，你会怎么处理？
- 这次协作里你做得不够好的地方是什么？

🙋 FAQ

常见问题参考 FAQ.md。如有其他问题，欢迎提 issue。

🧠 Skill 架构

interview-skills/
├── SKILL.md                    # 主入口，完整面试流程指令集
├── README.md                   # 本文档
├── PRD.md                      # 产品需求文档
└── references/
    ├── company-profiles.md     # 各大厂面试风格、简历筛选标准、完整流程
    ├── question-design.md      # 题目设计原则、各岗位题库框架
    ├── jd-parser.md            # JD 解析策略（隐藏考察点识别）
    ├── resume-parser.md        # 简历解析策略（数字挖掘 / 时间轴分析）
    └── bei-framework.md        # 行为面试 BEI/STAR 框架 + 各厂价值观题库

🔄 更新计划

• 新增：好答案 vs 差答案对比示例
• 新增：HR 面专项训练模块
• 新增：薪资谈判话术指引
• 新增：多轮完整面试连贯模拟（一面→二面→三面全流程）
• 新增：海外大厂支持（Google / Meta / Amazon / Microsoft）
• 新增：各大厂笔试题型汇总（算法 / 概率 / 逻辑）