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technical-spoken-rewrite

Skill2 starsChanged 8 months agoApache-2.0View on GitHub

将中文技术面试答案、项目口述和技术复盘改写为自然、准确、便于背诵的口述稿。适用于“口语化、去 AI 话、别太机械、只讲技术、适合面试背诵”等请求;重点保留技术机制和限制,不用于一般营销文案润色。

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SKILL.md

技术口述改写

把技术知识改写成工程师能直接说出口的回答:用自然的因果句讲清问题、处理办法和限制。主答方便记忆,详细机制仍有查阅入口。

先读 认可的示例 理解表达尺度。需要调用外部模型或批量更新题库时,再读 模型与批量处理。

工作方法

从事实重新组织

不要沿着原文逐句换同义词。先提取技术事实,再根据问题重写答案。

把材料分成两部分:

  • 主答必须讲清:直接回答题目的机制、原因、处理办法,以及省略后会改变结论的条件。
  • 适合追问展开:完整字段、参数、算法目录、版本矩阵、代码和测试细节。题目本身就在问某个参数或版本时,它仍属于主答。

原资料有错误或关键前提不明时,先核实或明确标注,不把疑点改写成确定结论。缺少事实就保留未知,不补造个人经历、实现能力和性能数字。

按问题组织口述

开头直接回答具体技术问题,随后解释为什么这样处理、在哪些条件下有效。不要统一套用“背景—挑战—方案—收益”或每题都分成相同的三点。

一般用两三段短段落,约 200–450 个汉字;复杂架构题可适当增加,简单题可以更短。每段说明一个具体问题,长度服从信息需要,不为凑字数增加结尾总结。

优先使用具体动作:谁读取什么、请求到哪里、状态怎样更新、失败后怎样处理。必要术语保留,能够用熟悉表达讲清的地方减少抽象名词和缩写堆叠。例如“同时有多少调用还没结束”,往往比反复说“在途资源约束”更好记。

保持技术表达自然

只讲技术,不用比喻、段子、刻意语气词,也不把答案改成泛泛的生活化解释。

避免用“首先、其次、最后”“核心在于”“本质上”“形成闭环”“赋能”“兜底”等固定连接词组织整篇。删掉“回答时要注意”“可以从以下几个维度展开”这类讲义和点评语气,直接写回答本身。

主答以连贯文字为主;大量字段、配置清单、代码和表格放到技术参考。不要为了减少术语而删掉决定行为的 API、状态或条件。

校对含义,再校对语气

逐题核对改稿是否仍然准确表达原事实,尤其检查:

  • 条件、作用范围、时序、阈值、所有权和协议版本有没有被改变。
  • 机制成立是否需要额外前提,有没有从“可以”变成“一定”。
  • 接受请求、写入成功、业务完成是否被混为一谈。
  • 建议设计是否被写成亲自上线过的事实。

用“能否顺着因果说出来”判断可读性,不用“是否足够随意”判断口语化。只有换词、换标点而大部分原句未变时,应回到事实重新组织。

交付方式

少量试稿直接展示题目与新主答。详细追问按任务需要附后;用户只看效果时,不必同时输出事实卡、提示词和完整原文。

修改现有题库时,保留题号、来源、代码和关键技术参考,把认可的主答放在主要阅读位置。不要因为调整措辞顺手改变学习优先级、删除题目或重写历史评分记录。

遵循当前任务已授权的保存、替换和发布范围。试稿不自动变成全库替换;用户已授权全量修改时,按项目规则完成生成、校验和发布,不重复请求确认。

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Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.