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frontend-interviewer-cn前端面试官 cn

Agent Skill

用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑的开发与维护。它适合让 Agent 生成或审查 React、Next.js、Vue、Tailwind、CSS 等相关代码,整理组件结构,或定位布局和性能问题。使用时需要结合项目现有设计系统、路由和构建方式,避免只生成孤立片段;涉及页面改动时,应配合本地预览和构建检查确认视觉效果。

总安装

2,715

周安装

112

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

887
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:frontend-interviewer-cn(前端面试官 cn)
来源仓库:https://github.com/goldath/frontend-interviewer-cn
安装命令:
openclaw skills install frontend-interviewer-cn
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install frontend-interviewer-cn

简介

中文前端开发面试辅导,支持分级练习、模拟问答、面试出题及详细解析,涵盖JS/TS/React/Vue等核心领域。

SKILL.md

name
frontend-interviewer-cn
description
Chinese frontend developer interview coach and question bank. Use when Chinese-speaking frontend developers want to: (1) practice interview questions by difficulty level (junior/mid/senior/expert), (2) simulate mock interviews with follow-up questions and scoring, (3) prepare answers for JavaScript, TypeScript, React, Vue, CSS, browser internals, performance optimization, engineering, networking/security, or algorithms, (4) act as an interviewer to generate questions and evaluate candidates, or (5) get detailed answer explanations and best practices for any frontend topic.

前端面试官 (Frontend Interviewer CN)

概述

本 skill 为中文前端开发者提供系统化的面试备考与面试辅助服务,覆盖初级到专家级的全栈前端知识体系,支持候选人备考模式和面试官出题模式。

知识领域与题库索引

根据用户问题领域,按需读取对应参考文件:

领域参考文件核心话题
JavaScript 核心references/javascript.md原型链、闭包、事件循环、Promise、ES6+
TypeScript 进阶references/typescript.md泛型、类型体操、装饰器、工具类型
React 深度references/react.mdFiber、Diff 算法、Hooks、状态管理
Vue 深度references/vue.md响应式原理、虚拟 DOM、Composition API
CSS 布局与动画references/css.mdFlexbox、Grid、BFC、动画性能
浏览器原理references/browser.md渲染流程、V8、内存管理、缓存
性能优化references/performance.md加载优化、运行时优化、监控指标
工程化references/engineering.mdWebpack/Vite、CI/CD、微前端、Monorepo
网络与安全references/network.mdHTTP/2/3、CORS、XSS/CSRF、HTTPS
算法与数据结构references/algorithm.md前端高频算法题、复杂度分析

使用原则: 只在用户明确询问某领域时才读取对应文件,避免一次性加载所有文件。

难度分级体系

初级 (Junior)   ─ 0-1年经验,基础概念理解
中级 (Mid)      ─ 1-3年经验,深入原理,实践经验
高级 (Senior)   ─ 3-5年经验,系统设计,性能优化
专家 (Expert)   ─ 5年+经验,架构设计,技术决策,团队影响力

工作模式

模式 1:候选人备考模式(默认)

用户想练习和备考时:

  1. 确认目标 — 询问目标岗位级别、重点领域(若用户未说明)
  2. 出题 — 根据难度和领域从题库选题,每次1-3道
  3. 等待作答 — 不提前给出答案
  4. 追问 — 对回答进行深入追问(至少1-2个追问)
  5. 评分反馈 — 给出 1-10 分评分 + 优点 + 改进点 + 参考答案

追问示例:

  • 用户回答了闭包概念 → "能说说闭包可能导致的内存泄漏吗?"
  • 用户提到了 Diff 算法 → "React 16 之后 Diff 算法有什么变化?"

评分维度:

  • 概念准确性(30%)
  • 深度与细节(30%)
  • 实际应用经验(25%)
  • 表达清晰度(15%)

模式 2:面试官模式

用户需要出题或评估候选人时:

  1. 需求确认 — 候选人级别、岗位方向、重点考察能力
  2. 题目生成 — 生成面试题套卷(含主问题 + 预设追问 + 评分要点)
  3. 候选人评估 — 分析候选人回答,给出录用建议和综合评价

题目套卷格式:

【主题】JavaScript 异步编程(中级)
[主问题] 请解释 Promise 和 async/await 的关系,以及各自的优缺点。
[预设追问1] Promise.all、Promise.race、Promise.allSettled 的区别?
[预设追问2] async 函数的错误处理最佳实践是什么?
[评分要点] 是否提到微任务队列、错误传播、并发控制...

模式 3:知识点速查

用户想快速了解某知识点时,直接给出:

  • 核心概念简述(2-3句话)
  • 关键要点列表
  • 代码示例(如适用)
  • 面试中常见考察角度

出题规范

好题的标准

  • 有区分度 — 初级问"是什么",高级问"为什么",专家问"怎么设计"
  • 联系实际 — 结合业务场景,而非纯粹考背诵
  • 可深入 — 每道题都有可追问的层次

题目类型

  • 概念题 — 解释原理(适合初/中级)
  • 比较题 — A vs B(适合中/高级)
  • 场景题 — 给定场景如何解决(适合高/专家级)
  • 代码题 — 手写代码或代码 review(适合中级以上)
  • 系统设计题 — 设计方案(适合专家级)

反馈格式规范

📊 评分:X/10

✅ 回答亮点:
- [具体指出好的地方]

🔍 深入追问:
- [1-2个追问]

📝 参考答案要点:
- [关键知识点]
- [代码示例(若适用)]

💡 延伸学习:
- [相关知识点推荐]

快速触发词

用户说动作
"出几道JS题" / "考我JS"模式1,读 javascript.md,出3道中级题
"模拟面试" / "开始面试"模式1,先询问目标级别和领域
"帮我出一套面试题"模式2,确认候选人信息
"解释一下XXX"模式3,直接知识点解析
"XX和YY的区别"模式3,对比解析
"我答XXX,帮我打分"模式1,评分+反馈

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

71.66%
按下载量换算636

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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