你会得到什么
- 一份岗位要求与关键词拆解表
- 一份公司背景、产品与面试关注点速记卡
- 结构化的项目经历故事库与自我介绍版本
- 模拟问答清单、复盘记录与下一轮改进项
实战指南
面试与求职工作流
用 Agent 准备 AI 产品与运营岗位面试
这篇指南适合正在准备 AI 产品、运营、内容或增长相关岗位的人。目标不是让 AI 帮你背答案，而是把最耗时间的准备工作拆开：先读懂岗位，再整理自己的经历，再准备针对性的表达和模拟问答。Codex Agent 可以负责拆任务与复盘，OpenClaw 负责搜集公司信息和岗位页面，Kimi、MiniMax 或其他模型则可以帮助你做问答模拟、表达优化和版本比较。
工作步骤 5 步产出结果 4 项可接入模型与工具 3 类
Agent 如何协同
- Codex Agent 负责任务拆解、面试题分类、复盘与下一步行动组织。
- OpenClaw 负责抓取岗位页、公司官网、产品页面与公开资料，形成可复用工作区。
- Kimi、MiniMax 或其他大模型可接入模拟问答、表达润色、STAR 结构改写和多版本对比。
工作流步骤
步骤 1：拆解岗位要求
先把招聘信息里的职责、关键词、能力要求和隐含期待拆出来，知道面试真正会问什么。
- 提取岗位职责、关键词和优先项
- 标记必须准备的能力证明和项目经历
- 识别不同公司相似 JD 背后的共同关注点
步骤 2：建立公司与产品速记卡
不要零散地搜资料，而是围绕公司定位、产品线、用户、增长方式和近期动态整理成一页速记卡。
- 抓取官网、产品页、公众号、新闻与融资信息
- 整理产品卖点、目标用户和可能的面试追问
- 形成每家公司可快速回看的背景卡片
步骤 3：整理项目经历与故事库
把项目经历拆成可复用的 STAR / PAR 结构，避免每次面试都临时回忆。
- 按目标岗位筛选最 relevant 的项目经历
- 拆成背景、目标、动作、结果和反思
- 准备 1 分钟、3 分钟、5 分钟不同长度的版本
步骤 4：生成模拟问答与反问清单
让 Agent 帮你覆盖高频题、岗位专项题和公司定制题，提前暴露表达里的漏洞。
- 生成通用题、案例题和行为题
- 按公司业务定制追问与反问问题
- 把高频题整理成可反复练习的问答板
步骤 5：复盘并准备下一轮
把每次模拟或真实面试后的问题收回到系统里，不断把准备材料打磨得更强。
- 记录卡壳问题与表达不顺的地方
- 归纳需要补充的案例、数据和产品理解
- 更新故事库、问答库与公司速记卡
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示例模板
面试准备工作流模板
task: interview_preparation
goal: 为 AI 产品与运营岗位准备系统化面试资料
inputs:
- jd_url
- company_name
- resume
- project_history
workflow:
- parse_job_description
- collect_company_context
- build_story_bank
- generate_mock_questions
- create_review_notes
outputs:
- jd_breakdown.md
- company_brief.md
- story_bank.md
- mock_questions.md
- review_notes.md适合把每家公司单独建一个工作区，长期积累岗位分析、项目故事和面试复盘。
这篇指南的重点
- 重点不是“帮你写答案”，而是让整个面试准备流程可复用、可迭代。
- 同一套工作流可以同时支持多家公司、多岗位并行准备。
- 适合和 OpenClaw 的工作区、Browser、资料抓取能力配合使用。
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