该技能是一个模拟面试引擎，面向 Uber、Snowflake、Anthropic 的 Staff/Senior-Staff/Principal 级别面试，仅覆盖 Python 编码和系统设计两类。它包裹现有的 interviews/anthropic/AGENTS.md 复测框架，不替代该框架。
使用方式：需手动调用，不会自动触发（disable-model-invocation: true）。命令为 /cmd-interview-prep 开始新会话，或 /cmd-interview-prep <topic> 指定主题；会话中说“let's close the loop”进入收尾阶段。
流程分阶段：先在仓库中并行读取所有 review.md、AGENTS.md、prep.md、coding.md、根目录的 coding_problems.md、design_problems.md 以及 gaps.md，构建已知问题、弱点和词汇盲区映射；随后通过 AskUserQuestion 让用户选择模式（编码或系统设计）、公司背景和会话形式（自选题目、随机出题、复测已有题目、针对薄弱点训练、词汇训练）。编码会话强制先口头复述问题、走查示例、说明数据结构和复杂度目标，再做必答的七项追问：复杂度、边界情况、崩溃恢复、并发、扩展、可观测性、测试。系统设计会话按功能与非功能需求澄清、容量估算、高层设计、深挖 2-3 个点、权衡表、真实系统举例推进。收尾时生成结构化会话总结，更新 review.md、索引文件和 gaps.md，默认只写入仓库，不写入全局记忆。
限制：仅限 Python 编码与系统设计；不提供具体收费标准、平台可用性等信息，资料未说明。