ahang1598 Mock Interview Report（模拟面试抽题与评估报告）
Overview
完整走一遍「抽题 -> 作答 -> 评估 -> 报告」流程，报告逻辑与线上面试评估实现保持一致，不绑定真实用户/面试信息：
- 抽题：由 mcp 工具
draw_questions执行——工具内部组装请求、解析岗位、拼接维度并返回标准化题目 JSON。本 skill 不直接调用抽题接口，也不依赖真实用户/面试信息。 - 评估：对每道已作答题目执行两个相互独立的评估——面试建议、单题评分，各自失败互不影响。
- 报告：按每题分数、维度聚合、总分、总评生成报告，并按得分比例升序排序展示。
所有输出格式、分数计算、排序规则必须与 references/report-logic.md 完全一致，不得自行发明格式（如用 # 切分单题评分——线上解析并不是这样）。
输出红线：内部 ID 绝不外泄（最高优先级）
draw_questions 返回与评估过程中存在大量内部 ID（jobId、projectId、industryId、promptIds、questionId、groupId、bizId、dimensionIds、filter_question_ids 等）。它们只用于内部逻辑：选 prompt 变体、合并维度、防重复抽题、确认归属。这些原始 ID 严禁出现在任何面向用户的内容中——聊天中的题目列表、评估中间过程、最终 HTML 报告一概不允许，一条都不行。
- 抽题后展示题目：考核维度只显示维度名称（
dimensionNames），不显示dimensionIds；题号用展示序号（第 1/2/3 题），不用questionId/groupId。 - 单题评分 / 面试建议 / 总评：内部按 ID 路由 prompt，对外输出只含文字评分与建议，不展示
promptIds等变体标识。 - 最终报告：只包含题干、题型名称、维度名称、分数、建议、总评等可读文本，报告内不得出现任何内部数字 ID。
判据：凡用户能看到的东西，出现 questionId / dimensionId / jobId / projectId 等原始数字 ID 即为违规，一律替换为对应的可读名称或直接去掉。若确实没有可读名称（如维度库未命中），用通用占位名（如「维度N」）代替，绝不输出原始 id。
前置检查（必读）
开始流程前依次检查：
岗位定位：抽题工具
draw_questions支持定位方式：job_description（自然语言描述，推荐）：如「银行/柜员」「公务员/省考/山东」。命中后自动确定 jobId/projectId/industryId 及对应 prompt 变体。
用户未指定岗位时，需要引导用户指定岗位抽题。 注意（不提供事业单位选项）：当用户的项目或岗位不明确、需要引导用户明确岗位时，不要提供「事业单位」项目作为选项（事业单位 prompt 变体未上线配置、暂用通用版，题库与评估质量不稳定）。可引导用户选择有稳定题库的项目（如公务员、银行、央国企），用户明确要求事业单位时除外。 注意（多岗位重名）：同一项目下不同行业可能有同名岗位（如公务员项目「山东」同时存在于省考行业与选调行业），自然语言解析可能落到错误行业（且该行业题库可能为空）。应尽量用「项目/行业/岗位」三级限定描述（如
job_description="公务员/省考/山东"），命中多岗位时提示用户确认。 注意（题库为空）：工具返回组题失败，题库无可用题目（或空题库）表示该岗位在环境内无可用题库。此时不要伪造题目：在同一项目内换行业/岗位探测，最多尝试 3 次不同job_description组合，不要切换项目；仍为空则告知用户并让其选择：用公考真题手动出题 / 换有题库的项目（如银行）继续 。Prompt 变体：直接取自抽题返回的
meta.promptIds（advice/generalComment/overall），无需手动查表。已内置线上 prompt 正文（见 references 三个 prompt 文件）：- 100520929 公务员：advice=2167 / generalComment=893 / overall=2147
- 1000648 银行：advice=2169 / generalComment=585
- 100534841 央国企：advice=2169 / generalComment=585
- 100535479（注：此 projectId 当前不在岗位映射表中）：advice=2177 / generalComment=1874
- 100523443 事业单位：暂用通用版 2169/585（线上配置未提供，待确认）
meta.promptIds.overall为 null 时（银行/央国企等），总评按同一输入/输出契约直接生成。若用户提供了更新的 prompt 文本，替换对应「Prompt 正文」区域（输入/输出格式契约已按线上解析代码固化，不得改动）。
Workflow
Step 1: 抽题（最多 3 道）
调用 mcp 工具 draw_questions。参数均非必填：
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
job_description |
string | 岗位自然语言描述（如「银行/柜员」「公务员/省考/山东」） |
interview_type |
string | 面试类型，默认 REAL_QUESTION，枚举 REAL_QUESTION |
question_configs |
array | 题目配置（顺序即题号顺序）；缺省为岗位特色题/英语题/专业题各一道。每项含 id(题号)、question_type(整数编码) |
dimension_ids |
array | 考核维度 id 集合，缺省空 |
filter_question_ids |
array | 需过滤（不再抽取）的题目 id 集合，缺省空 |
max_questions |
integer | 最多返回题目数，1~3，默认 3 |
question_type 编码：0 岗位特色题 / 1 英语题 / 2 专业题 / 4 行业常规题 / 42 自我介绍题 / 43 主题陈述题 / 44 综合面试题（不可传 3 个性题——工具不会返回）。
典型调用（不指定 question_configs，用缺省题型组合，抽 3 道）：
draw_questions(job_description="", max_questions=3)
返回单对象 JSON：
{
"meta": { "jobId", "projectId", "projectName", "industryId", "jobName",
"promptIds": {"advice", "generalComment", "overall"} },
"questions": [{
"questionNo", "questionId", "groupId", "bizId", "questionStem",
"questionType"(int), "questionTypeName", "isProbe",
"dimensionIds"(int[]), "dimensionNames"(中文逗号分隔),
"assessmentLatitude"(评分标准全文), "evaluation"(维度简介拼接),
"questionRefer"(array), "examineModule"
}],
"note": ""
}
meta.promptIds直接用于 Step 3 的 prompt 变体选择；meta.projectId用于下文校验变体归属。- 每题的
assessmentLatitude/evaluation/dimensionNames已由工具按维度配置真实拼接，下游评估直接取用，不得自行重拼。 - 工具行为规则：
interview_type不可为COMPOSE_QUESTION；个性题（questionType=3）不会被返回；同一场不会重复出题。 - 工具调用失败或返回空题库时直接报出，并按前置检查 1 的兜底处理：同一项目内最多换 3 次行业/岗位探测、不切换项目，不要伪造题目。
Step 2: 一次性展示题目并收集回答
将全部题目一次性展示给用户，每题包含：题号（展示序号）、题型名称、题干、考核维度（显示维度名称，如「逻辑思维」「岗位认知」——严禁展示 dimensionIds 或任何内部 ID）。提示用户按题号逐题作答。
- 允许跳过：跳过的题不调用两个评估，单题分数记 0，各考核维度按 0 分参与维度平均（对齐线上缺失记录按 0 计的逻辑），辅导建议留空。
Step 3: 逐题评估（两步独立，格式契约见 references/report-logic.md）
按 Step 1 返回的 meta.promptIds 选择 prompt 变体（见前置检查 2），后续两次评估均使用同一变体。
对每道已作答题目，先按以下固定格式拼接问答文本：
问题:{题干}
回答:{用户回答}
（本 skill 抽题配置 isProbe=false，无追问段落；追问格式见 report-logic.md 备注即可，不模拟。）
然后执行两个相互独立的评估（各自独立执行，一个失败不影响另一个）：
面试建议：使用
references/prompt-coaching-advice.md所选变体的 prompt，替换{{$target_job}}、{{$evaluation}}（取自抽题返回的同名字段）、{{$student_resume}}、{{$question_refer}}（逐条拼为参考范例1：xxx\n）变量（2169/2177 的{{$skills}}/{{$goals}}/{{$rules}}见references/prompt-skill-map.md原样替换，2167 的{{$structure}}置空）。输出为 JSON：{"你的回答优点在于":"...","不足之处及改进建议":"...","作答范例":"..."}（支持中文 key，亦可映射英文 key；JSON 不合法时 fallback 为回答优点#改进建议#参考作答按#切分三段）。展示时三段分别加固定前缀「你的回答优点在于：」「不足之处及改进建议：」「作答范例：」。单题评分：使用
references/prompt-single-evaluation.md所选变体的 prompt，替换{{$target_job}}、{{$assessment_latitude}}（取自抽题返回的同名字段；公考 893 为{{$evaluation}}）变量。输出为每个考核维度一段、段与段之间空行分隔的三行结构（解析时按\n\n分段、段首须为数字）：1、维度名： 分数：16分 建议：评语内容每个维度满分 20 分。解析规则：维度名=首行
、/.之后到：之间；分数=第二行：后到最后一个分之间（无「分」则取到行尾）；建议=第三行：之后；分数转数字失败记 0。回答跑题（输出含「你的回答与本题无关」）时该题各维度记 0 分。
本题分数（百分制）：
本题分数 = Σ各维度 floor(维度分 / 20 × 权重)
权重等权分配：floor(100/维度数)，最后一个维度取 100 - 其余之和；先对每个维度单独 floor 再求和。
Step 4: 聚合报告数据
- 维度平均分：跨题按维度合并，同维度多题分数取平均，保留 2 位小数（HALF_UP）。维度评价 = 各题评语按
第{中文数字}题：{评语}逐行拼接（如「第一题：表达清晰…\n第三题：…」）。 - 维度换算分与权重：维度平均分先截断取整，换算分 =
floor(平均分 / 20 × 权重)，权重归一化合计 100（等权分配规则同上，最后一个维度拿余数）。报告展示的维度得分即该换算分（百分制）。 - 总分：= Σ权重列表内各维度换算分，超过 100 按 100 封顶。
- 总评：使用
references/prompt-overall-evaluation.md的 prompt（公考 2147；其他项目按同一输入/输出契约直接生成），输入为全部题目的问答内容（每题题干、回答、考核维度名列表），输出 JSON{"面试表现总评":"..."}，取该文字作为总评，不是基于分数计算。 - 排序：维度报告按 得分比例（维度换算前平均分/满分）升序排列——得分低的维度排前面，与线上展示一致。
Step 5: 生成 HTML 报告并交付
复制 assets/report-template.html，替换以下占位符生成最终报告文件（文件名如 interview-report.html）：
{{TARGET_JOB}}/{{INTERVIEW_TYPE}}/{{GENERATED_AT}}{{TOTAL_SCORE}}/{{TOTAL_SCORE_MAX}}（100）/{{INTERVIEW_EVALUATION}}{{DIMENSION_ROWS}}：按模板注释中的<tr>结构生成维度行（含{{DIMENSION_PERCENT}}进度条宽度），按得分比例升序{{ANSWER_RECORDS}}：按模板注释中的qa-item结构生成每题记录（题干、题型、用户回答、本题分数、回答优点/改进建议/参考作答，三段带线上前缀文案）
生成后调用 present_files 将 HTML 报告交付给用户。
报告中不得出现任何内部 ID（questionId/dimensionId/jobId/projectId 等一律不渲染）；模板占位符只填可读字段（维度名、题型名、题干、回答、分数、建议、总评）。
Resources
assets/report-template.html- HTML 报告模板，覆盖总分、总评、维度报告、回答记录等报告字段references/report-logic.md- 报告生成与聚合逻辑（问答拼接格式、两类评估的参数与输出契约、每题分数/维度分/总分计算公式、排序规则、简化假设）references/prompt-single-evaluation.md- 单题评分 prompt（按项目选择变体：893/585/1874，含输入/输出契约）references/prompt-coaching-advice.md- 面试建议 prompt（按项目选择变体：2167/2169/2177，含输入/输出契约）references/prompt-overall-evaluation.md- 面试总评 prompt（公考 2147，含输入/输出契约）references/prompt-skill-map.md- 非公考 advice prompt 的 skills/goals/rules 全局配置