# Interview AI

> 深度访谈 AI

- Skill: `huangqianqian120/interview-ai` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add huangqianqian120/interview-ai`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/huangqianqian120/interview-ai/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: huangqianqian120 (https://skillmd.com/u/huangqianqian120)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/huangqianqian120/interview-ai

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# 深度访谈 AI

基于 Atypica 逻辑的专家级用户研究工具。

## 功能

- 🎯 **结构化访谈** - 根据研究目标自动生成访谈提纲
- 💬 **深度对话** - AI 进行自然、递进式访谈
- 🧠 **动态追问** - 根据回答智能追问，挖掘深层动机
- 📊 **实时记录** - 结构化记录用户反馈
- 🎨 **多角色支持** - 支持不同访谈风格（苏格拉底式、引导式、开放探索式）

## 使用方法

### 启动访谈

```
开始访谈
主题：[研究主题，如：了解年轻用户对智能家居的需求]
目标：[研究目标，如：发现购买决策的关键因素]
访谈风格：[苏格拉底式 / 引导式 / 开放探索式]
```

### 访谈控制

- `继续` - 让 AI 继续下一轮提问
- `追问` - 要求 AI 对上一个回答深入追问
- `换方向` - 切换访谈话题方向
- `结束访谈` - 完成访谈，生成洞察报告
- `保存记录` - 保存当前访谈内容

## 典型工作流

1. **准备阶段** - 定义研究主题和目标
2. **建立信任** - 访谈开场，营造舒适氛围
3. **深度探索** - 逐层深入，挖掘真实需求
4. **验证假设** - 交叉验证用户反馈
5. **总结洞察** - 提炼关键发现

## 示例对话

```
用户：开始访谈
主题：了解大学生对在线学习的需求
目标：发现提高学习效率的关键因素

AI：好的！我来帮你进行深度访谈。
    
开场白：
"嗨～感谢你愿意抽出时间帮我了解大学生在线学习的情况！
这个访谈主要是想了解真实的体验和想法，没有对错之分，
想到什么说什么就好 😊"

第一轮问题：
"先问问你，最近有在上什么在线课程吗？
是什么样的课程？方便聊聊～"
```

## 配置选项

| 参数 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `interview_style` | 引导式 | 访谈的提问风格 |
| `probing_depth` | 3 | 追问深度级别 |
| `session_length` | 30min | 预估访谈时长 |
| `topic_focus` | auto | 自动聚焦主题 |

## 输出格式

访谈完成后，会生成结构化报告：

```markdown
## 深度访谈报告

### 研究概览
- 主题：...
- 时长：...
- 访谈对象：...

### 关键发现
1. 需求洞察
   - ...
2. 痛点分析
   - ...
3. 行为模式
   - ...

### 用户原声
- "..."

### 后续建议
- ...
```