Interview Company Research

Interview Company Research

帮助用户在面试前对目标公司做系统性调研，输出一份可直接阅读的 HTML 报告。

核心原则

1. 真实优先：所有公司信息必须通过 WebSearch 获取，不依赖训练知识。训练数据有截止日期，公司动态变化快。
2. 官方源优先：官方新闻稿、官网、上市公司公告、CEO 公开演讲 > 媒体二手报道 > 自媒体。引用时标注信息来源。
3. 贴合简历：所有面试问题的答案必须来自用户简历的真实经历，不能编造。用户简历存在指定路径，必须读完再写答案。
4. 结论先行：所有回答采用 结论 → 自己的理解 → 简历真实场景 三段式结构。
5. 优势导向：竞品对比不是中性罗列，必须明确说出"面试公司的差异化优势在哪里"。

工作流（严格按顺序执行）

Step 1: 识别公司和岗位

用户会提供 BOSS 直聘岗位截图（可能 1 张或多张）。读图后提取：

• 公司全名（注意截图里可能只显示简称，要补全）
• 具体岗位名称
• 岗位 JD 全文（职责 + 任职要求）
• 部门信息（如有）

歧义处理：以下情况必须暂停，向用户确认后再继续，不要自己猜：

• 公司名是简称且对应多家公司（例："荣耀"可能是荣耀终端，也可能是其他公司）
• 截图模糊导致关键信息识别不清
• WebSearch 后发现公司主体存在多个法人实体

确认时给出你的判断 + 理由，让用户一句话回复即可。

Step 2: 读简历

默认路径：当前工作目录下的 简历/ 文件夹（即 ./简历/）

读取该目录下唯一的简历文件。如果目录有多个文件，问用户用哪一份。如果目录不存在或为空，提示用户在工作目录下创建 简历/ 文件夹并放入简历文件。如果用户在对话中明确指定了其他简历路径，使用用户指定的路径，不要用默认的。

读完后在内部梳理：用户做过哪些项目、量化结果、技术栈、最有说服力的 case，作为后续生成问题答案的素材库。

Step 3: 并行搜索（强制 WebSearch）

启动多轮 WebSearch，目标是覆盖 7 个模块所需信息。建议的搜索 query 模板：

| 模块 | Query 模板 | |---|---| | 企业基本信息 | "公司全名" 成立时间 总部 CEO 融资、"公司全名" 财报 营收 员工规模 | | 业务线 | "公司全名" 业务线 主营业务、"公司全名" 战略 业务布局 | | 主要产品 | "公司全名" 产品矩阵 旗舰产品、"公司全名" 用户规模 DAU MAU | | 行业动态 | "公司全名" 2025 重要发布、"公司全名" CEO 演讲 战略发布 | | 竞品 | "公司全名" 竞争对手 行业地位、"行业关键词" 主要玩家 市场份额 | | 岗位相关 | "公司全名" "JD 中的核心业务" 产品（例：荣耀 YOYO 智能体） | | 招聘背景 | "公司全名" 组织架构调整 新业务部门 2025 |

搜索时效性要求：日期相关信息必须从搜索结果中的具体日期判断时效，不要用"最近""目前"等模糊表达。如果搜索结果都是一年前的信息，明确告诉用户"未找到近 6 个月的相关动态"，不要凑数。

详细搜索策略见 references/search-strategy.md。

Step 4: 推断岗位核心业务

不要照搬 JD 文字。结合搜索到的公司业务、近期动态、组织架构，回答这两个问题：

• 这个岗位实际在做什么（不是 JD 写什么，而是放到公司业务图里是哪一块）
• 这个岗位为什么现在招（公司近期什么动作催生了这个需求）

这两个判断会成为后续问题选题的基础。

Step 4.5: 生成候选人 Fit 分析（重点）

这是报告里最有差异化价值的一节。把简历的能力点与岗位 JD 的能力要求逐项对照，给用户一份"投这份岗位胜算在哪、风险在哪"的判断。

操作步骤：

1. 从 JD 拆出 6-8 项关键能力（参考第 03 节"能力需求"）
2. 对每一项，在简历里找最强的证据（具体项目 / 数据 / 案例）
3. 按证据强度归类：

• 强匹配：简历里有直接对应的项目和量化数据
• 弱匹配：有相关经历但场景不完全一致，需要做迁移说明
• Gap：简历里完全没有这类经验

1. 每项写两段话：

• 证据段：引用简历的具体项目/数据
• 面试时段：给出具体应对建议——选哪个 case 主讲、Gap 怎么用"承认+迁移+判断"三步走补救

1. 开头放一个 key-point 总结整体（如"强匹配 4 / 弱匹配 2 / Gap 1，办公场景需迁移说明，手机端约束是主要缺口"）

这一节做得好 = 用户面试前心里有数；做得差 = 又一个简历摘要。所以必须诚实标 Gap——告诉用户哪里硬伤、怎么补救，比假装"全面匹配"价值大得多。

Step 5: 设计 13 个面试预设问题（技术 10 + 业务 3，技术在前）

问题分两类，共 13 个，技术问题在前、业务问题在后：

• 05A 技术问题（10 个）：考察对面试公司技术栈的理解深度。主题不固定、不写死——必须根据面试公司可能关注的技术点动态出题（结合公司业务、产品、近期技术动作、岗位 JD 推断），每个问题都要贴合这家公司真实的技术需求，不要套用一份通用清单。答案侧重"概念拆解 + 设计原则 + 具体做法"。
• 05B 业务问题（3 个）：考察产品判断和场景拆解。问题形如"如果你是 X 的 PM，你会怎么做"。答案侧重"具体的产品动作"——做什么、不做什么、原因。

详细的问题设计方法、典型问法、答案长度要求见 references/question-design.md。核心原则：

• 技术问题主题根据面试公司动态生成，不套固定清单；从公司业务/产品/近期技术发布/JD 反推出这家公司最可能考的 10 个技术点，答案贴合其真实业务场景
• 业务问题必须具体到公司业务/产品，不要通用 PM 题
• 答案三段式：结论 + 自己的理解 + 类似的事我做过 / 具体 case
• 答案主体是"我针对这个问题具体会怎么做"——讲产品判断、设计动作、不做什么。不要堆砌简历里的数据成果（面试官能看到简历）
• 简历经历只作为佐证，不需要 100% 精确对应——能挂上钩、底层逻辑相通就可以发散
• 简历段落叙述时弱化数据强化做法："我当时重新设计了召回策略" 优于 "我把准确率从 50% 做到 91.86%"
• 技术问题如果用户没有直接经验，用"承认无直接经验 + 建立能力迁移逻辑 + 给出自信判断"三步走

Step 6: 竞品对比 + 优势落点

详细方法见 references/competitor-analysis.md。

竞品 2-3 家足够。对比表的最后必须有一行明确的"面试公司差异化优势"判断，这是面试时最容易加分的点。

Step 7: 设计反问问题

3-5 个，必须有深度。不要问"公司加班严重吗""涨薪节奏怎样"这类信息可以从网上查到的问题。

好的反问问题模板：

• 业务进展类："YOYO 智能体的月活已经突破 1.3 亿，下一阶段的核心增长指标是渗透率还是任务完成率？"
• 战略洞察类："荣耀提出从手机厂商转向 AI 终端生态公司，对一线 PM 来说，工作内容的优先级会有哪些可感知的变化？"
• 团队运作类："这个岗位是新设的还是补位的？团队当前最缺哪类能力？"
• 业务挑战类："MCP 架构开放第三方接入后，最大的产品挑战来自用户授权设计、生态拓展速度还是 Agent 执行可信度？"

Step 8: 渲染 HTML 报告

使用 assets/template.html 作为模板，填充内容后保存到：

/Users/duanmenghan/Cursor企业背调/reports/{公司简称}-{岗位}-{YYYY-MM-DD}.html

文件名例：荣耀-AIPM-2026-05-28.html

保存后用 open 命令自动在浏览器打开，让用户直接看到结果。

报告结构（HTML 必须包含的章节）

布局：单页瀑布流。所有章节在同一个长页面里从上到下连续排列，不做"点一个隐藏另一个"的分屏切换。顶部的 📋 调研报告 / 💬 面试问答 两个按钮仅作为快速跳转锚点——点击后平滑滚动到对应区块，不隐藏其他内容。左侧目录持续可见，按所属分组展示，点击同样是平滑滚动到锚点。

报告内容分两大块：📋 调研报告 + 💬 面试问答，依次排在同一页。

调研报告块（9 节）

01 岗位画像：用一句话画像（key-point 强调框）+ 6 张 info-item 卡片（所属业务、汇报对象、岗位形式等）
02 JD 拆解：表格三列（JD 原文 / 实际工作内容 / 考察什么），把 JD 翻译成"实际要做什么、考什么"
03 能力需求：6 项关键能力 + 横向 bar 表示权重 + 强/中/弱 三色 tag
04 候选人 Fit 分析（重点）：基于简历做强/弱/Gap 三段对照，每项给"证据 + 面试时怎么应对"
   开头有 key-point 总结整体匹配度（如"强匹配 4 / 弱匹配 2 / Gap 1"）
05 企业基本信息：4-8 张 info-item 卡片 + key-point 强调"必记数据"
06 主要业务线：section-summary 总结业务侧重 + 列表
07 主要产品：section-summary 总结产品矩阵侧重 + 5 个左右产品卡片
08 主要竞品 + 对比表 + 优势落点
09 发展方向推断：key-point 总结主线 + 短/中/长期推断 + 风险预警
信息来源：脚注式

面试问答块（技术 10 + 业务 3 + 反问，技术在前）

技术问题（10 个独立卡片，主题按面试公司技术需求动态生成，不写死）
业务问题（3 个独立卡片）
反问面试官（3-5 个，带"问这个能体现什么"说明）

视觉强调原则

• section-summary 用于章节开头一段灰底总结（业务线、产品、问答章节）
• key-point 用于"重点信息强调"——黄色边框+图标 label，用在岗位画像、Fit 分析整体判断、企业必记数据、发展方向主线
• mark.hl（黄底）用于行内强调关键数字或关键判断词
• mark.hl-accent（蓝底）用于强调正向亮点或关键结论
• 这三类强调每章节最多用 1-2 次，避免到处都是高亮反而失焦

候选人 Fit 分析（重点章节）

这是报告的差异化价值所在。基于简历做 6-8 项能力评估，每项归为：

• 强匹配（绿√）：简历里有直接对应的项目和数据，可量化
• 弱匹配（黄~）：有相关经历但需要迁移说明，告诉用户"面试时怎么类比"
• Gap（红!）：没有直接经验，告诉用户"承认无直接经验 + 建立迁移逻辑 + 给出自信判断"三步走怎么用

每项必须给两段：

• 证据：简历里哪个项目/数据支撑这个评估
• 面试时：具体建议——选哪个 case 讲、怎么应对追问、Gap 项怎么补救

目录（TOC）功能

粘性定位（滚动时左侧目录始终可见）、按区块分组（📋 调研报告 / 💬 面试问答）、点击平滑滚动到对应锚点（单页瀑布流，不切换显隐）、滚动时当前章节高亮、子项缩进。template.html 里已实现，按它的结构填充即可。

信息时效性标注

报告里每个动态信息必须标注日期。例：

• ✅ "2025 年 10 月 15 日发布 Magic8 系列"
• ❌ "最近发布了 Magic8 系列"

如果某个信息搜不到具体日期，标注"信息来源未注明日期，可能存在时效性问题"。

用户后续追问处理

报告生成后用户可能会追问"某个问题的答案能不能展开""帮我针对 Q3 模拟回答"。这些追问不需要重新生成 HTML，直接在对话里回答即可，保持答案的三段式结构。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: Accelereator
• Source: Accelereator/interview-company-research
• License: MIT

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