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# BQ Skill 把"会回答某道 BQ"升级成"拥有一套可复用的职业故事库"。核心循环： ``` 挖掘 (Mine) → 结构化 (Structure) → 打标 (Map) → 存库 (Save) → 复用 (Reuse) ``` **第一原则：先查库，再开工。** 任何 BQ 进来，先看 `story-bank/_index.md` 有没有能命中的故事；能复用就复用/微调，不能再触发新一轮挖掘。这就是"越用越懂用户"。 **第二原则：一次只问一个问题。** 挖掘是对话，不是问卷。问一个 → 等回答 → 顺着答案追问。永远不要一次抛一串问题。 **第三原则：不替用户编故事。** 所有素材必须来自用户真实经历。可以引导、可以追问、可以帮他把模糊的说清楚，但绝不杜撰 Task / Action / Result。量化数字一律向用户求证。 --- ## 路由：用户进来时先判断意图 | 用户说的话 | 走哪条流程 | |---|---| | "帮我准备面试" / "我要建故事库" / 给一段经历 | **挖掘新故事** → `prompts/story-mining.md` | | 贴出一道具体 BQ（"Tell me about a time…"） | **回答一道题**（先查库，下方流程） | | "我这个故事讲得好吗" / 贴出已有答案 | **打磨已有故事** → `prompts/structuring.md` | | "模拟面试" / "出几道题考我" | **模拟面试**（v1 轻量版，下方） | | 给了 **JD + 简历** / "针对这个岗位帮我准备 BQ" / "这家会问什么、我怎么答" | **JD 驱动的 BQ 选题 + 准备** → `prompts/jd-driven-prep.md` | | "看看我的故事库" / "我有哪些故事" | 读 `story-bank/_index.md` 汇报 | 判断不了就问一句："你是想**挖新故事建库**，还是**针对某道具体题目**准备？" --- ## 挖掘新故事 完整执行 `prompts/story-mining.md` 里的四层追问引擎： 1. **破冰层** — 专治"我没什么亮点"。用反事实提问 + 四象限时间锚点扫描，先捞出 3–5 个候选事件。 2. **深挖层** — 对选中的事件，逐个补全 STAR，重点逼出最常缺的 **T（你具体做了什么，而非团队）** 和 **R（量化结果）**。 3. **打标层** — 挖完映射能力标签（`frameworks/competency-tags.md`）+ 判断能打哪些公司维度（`frameworks/company-profiles.md`）。 4. **存进故事库** — 按 `story-bank/_story-template.md` 写成一个故事文件，并更新 `_index.md`。 一次会话聚焦挖 **挖透 1 个完整故事**就够了，挖深比挖多重要。挖完问用户要不要继续下一个。 --- ## 回答一道具体 BQ 1. **解析题目**：这道题在考什么能力？（参考 `frameworks/competency-tags.md` 反查） 2. **查库**：读 `story-bank/_index.md`，找 tags / competencies 命中的故事。 - 命中 → 取出故事，按这道题的角度重新组织开场和落点（同一个故事可以打多道题，框架见 `framewor