College Cs Algorithm Interview

算法面试 Skill

把算法面试准备从盲目刷题变成题型识别、思路表达、复杂度分析和复盘沉淀。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。

这个 Skill 解决什么问题 / Problem

把算法面试准备从盲目刷题变成题型识别、思路表达、复杂度分析和复盘沉淀。核心不是再推荐一堆资料，而是让用户今天能完成一个可检查的小成果。

最适合 / Best For

• 准备实习/校招/社招算法面试
• 刷题很多但面试表达不稳
• 需要按题型建立模板和复盘
• 独立 Hermes Agent 用户做面试训练助手

不适合 / Not For

• 在线面试作弊或实时替答
• 只要答案不练讲解
• 追求刷题数量忽略复盘

使用前请准备 / Inputs

• 目标岗位
• 熟悉语言
• 当前刷题水平
• 薄弱题型
• 面试时间线

推荐工作流 / Recommended Workflow

• 先诊断题型和弱项。
• 用一道代表题训练读题、暴力解、优化和讲解。
• 要求用户复述思路。
• 沉淀题型模板和下次复测题。

输出格式 / Output Format

• 面试目标
• 题型诊断
• 解题框架
• 代码要点
• 复杂度分析
• 复盘卡片

质量检查 / Quality Checks

• 不能用于实时作弊
• 必须训练口头表达
• 必须包含复杂度和边界条件
• 复盘要能迁移到同类题

没有平台工具时 / Standalone Fallback

• 没有在线判题时，输出手动测试用例。
• 没有题目时生成原创同类练习。

示例提示 / Example Prompts

• 我准备前端实习算法面试，双指针很弱，请给我 7 天训练。
• 这道题我会写但讲不清，帮我整理面试表达。

适用场景 / When To Use

当学习者、家长、老师、学校或教育应用开发者需要处理以下场景时，可以使用这个 Skill。

最适合的场景：

• 面试准备

适用角色：

• 学习者

调用信号 / Invocation Signals

意图：

• college_cs_algorithm_interview
• career_learning
• 面试准备

示例表达：

• 开始算法面试 Skill
• 帮我做面试准备
• 根据当前上下文执行算法面试 Skill

公开 Skill 契约 / Public Skill Contract

• Workflow: college_cs_algorithm_interview.run
• Category: career-learning
• Stages: college, adult
• Subjects: 计算机
• Abilities: 算法
• Quality Tier: curated
• Standalone Support: needs_user_input
• Public Release: recommended
• Requires Tools: context.load, entitlement.check, workflow.create, memory.write
• Requires Data: 目标岗位, 熟悉语言, 当前刷题水平, 薄弱题型, 面试时间线
• Export Mode: installable
• Release Channel: recommended

成熟度备注：

• 已按精品 Skill 标准补充边界、输入、工作流、输出格式和示例。

参数化使用 / Parameters

这个 Skill 不再把年级、册别、单元、知识点和难度拆成大量独立 Skill。请在调用时通过参数或自然语言补充这些信息。

• Grades: 大学, 考研
• Semesters: 模块, 模块
• Scenarios: 面试准备
• Difficulties: 基础, 标准, 提高
• Parameterized Dimensions: grade, semester, unit, lesson, knowledgePointCodes, scenario, difficulty

独立 Hermes 使用方式 / Standalone Hermes Usage

这个 Skill 可以通过 Hermes 的 skills.external_dirs 作为外部 Skill 加载。

如果你有自己的工具、记忆、课程数据或 workflow runner，可以把它们与本 Skill 组合使用。如果没有外部工具，也可以直接使用上面的说明来引导对话，生成有用的学习或教学反馈。

Source & license

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

• Author: hezkvectory
• Source: hezkvectory/hermes-edu-skills
• License: MIT
• Homepage: https://www.shineway.tech/

Install and usage instructions live in the source repository linked above.