鼠鼠实习妙妙工具

面对激烈的实习与校招竞争，许多计算机专业学生受困于“学过课程但缺乏实战项目”。鼠鼠实习妙妙工具 (Shushu Internship Tool, SIT) 是一款专为解决这一痛点打造的 AI 驱动求职辅助 Skill。它能根据目标岗位描述（JD），智能筛选 GitHub 开源项目，规划最小可行改造路径，并自动生成简历素材、核心代码讲解及面试 Q&A，帮助候选人在最短时间内完成从“选题”到“面试”的全闭环准备。

核心亮点：精准、高效、闭环

1. JD 驱动的智能项目匹配

• 深度理解 JD：解析岗位职责、技术栈及要求，结合用户自身水平（语言/框架熟悉度、时间预算、资源条件）进行匹配。
• 偏好筛选机制：支持通过“项目偏好”流程（推荐在 Codex Plan 模式下使用），让用户选择正向偏好（如“后端+AI”）或避雷项（如“纯前端”、“多机多卡”），精准排序候选项目。
• 多维评分体系：基于岗位匹配度、上手速度、可讲亮点、运行成本及改造空间，自动推荐 2-3 个最优开源项目。

2. 自动化项目审计与改造规划

• 快速审计：对 Clone 的项目生成 audit.json、overview.md/html，清晰展示代码结构、入口、依赖及数据流。
• Baseline 运行规划：优先设计本地最小路径（Smoke Test），必要时提供云服务器/GPU 远程方案。
• 可面试改造点推荐：针对性提出增量改进建议，如添加 API、缓存、测试、监控、CI/CD 或性能优化，确保改造项目“面试官听得懂、自己说得清”。

3. 一站式面试材料生成

• STAR 简历项目：自动生成符合 STAR 原则的项目描述，突出行动与结果。
• 面试拷问 Q&A：模拟面试官视角，生成核心代码讲解、潜在追问及回答思路。
• 投递检查表与 PPT 提示词：提供完整的投递前自查清单及展示材料大纲。

4. 联动 VibeResume：简历最后一公里

• HTML/CSS 简历模板：SIT 生成的项目素材可直接填入 VibeResume，实现 AI 友好、可版本管理、一键导出 PDF 的高质量简历。

工作流程：四步拿到面试机会

1. 输入与偏好确认：提供目标 JD 及个人情况（技术栈、时间、资源），确认是否有项目偏好。
2. 项目筛选与排序：AI 搜索 GitHub，基于多维度评分推荐候选项目，生成包含 matched_jd_terms、runnable_score 等字段的 JSON。
3. 审计与改造规划：Clone 项目，运行审计脚本，生成改造路线图（如“加 Redis 缓存”、“补集成测试”）。
4. 材料生成与模拟面试：输出简历段落、Q&A 库，并进行多轮模拟拷问，直到能流畅讲述 Input/Output、方法选择及改进方向。

运行深度选择

快速开始

1. 安装本地脚本

cd shushu-internship-tool
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

2. 常用命令

审计本地项目：

shushu-repo-audit --repo /path/to/repo --out reports/audit --name my-project

候选项目排序（带偏好）：

# 需先准备 jd.txt 和 candidates.json，以及可选的 taste.json
shushu-candidate-score --jd jd.txt --candidates candidates.json --taste taste.json --out reports/ranking

生成面试材料包：

shushu-interview-pack --project-notes reports/audit --out reports/interview-pack

3. 推荐用法（配合 AI Agent）

在支持 Plan 模式的 Coding Agent（如 Codex）中，直接发送：

“使用鼠鼠实习妙妙工具，根据下面这份 JD 帮我规划一个能投递、能面试的计算机实习项目。我的情况：[…]，JD：[…]”

Agent 将自动触发交互式规划，引导你完成偏好选择及后续步骤。

对于急需实习机会的“鼠鼠”们而言，SIT 不仅是一个工具包，更是一位经验丰富的求职导师。立即尝试，让你的项目经历成为拿到 Offer 的最强敲门砖！