Output Specification Architecture Skill
25개 면접 질문 + 면접 스크립트 출력 구현 가이드.
반드시 먼저 읽을 문서
- •
docs/architecture/06-output-spec.md— 출력 명세 전체 (1549줄) - •
docs/architecture/02-data-models.md— InterviewQuestion 모델
출력 구조
code
InterviewScript
├── candidate_summary
│ ├── 핵심 기술 스택
│ ├── 경력 요약
│ └── JD 매칭 점수
│
├── questions[25] (5카테고리 × 5)
│ ├── category: role_fit | technical | execution | communication | risk_flags
│ ├── difficulty: easy | medium | hard
│ ├── main_question
│ ├── alternative_phrasings[2-3]
│ ├── follow_up_questions[3] (expert/mid/low trigger)
│ ├── evaluation_scenarios[3] (expert/mid/low)
│ ├── keywords[] (must / good_to_have)
│ ├── terminology[] (plain_language_explanation)
│ ├── code_reference (GitHub permalink + plain_language_summary)
│ └── interviewer_note (business_interpretation + daily_analogy)
│
├── decision_guide
│ ├── 카테고리별 가중치 (레벨별)
│ ├── 의사결정 임계값 (90%/60%/35%)
│ └── 종합 추천
│
└── interviewer_guide
├── 전체 소요 시간
├── 질문 순서 가이드
└── 주의사항
카테고리별 질문 분배
| 카테고리 | 한국어 | 질문 수 | 난이도 분배 |
|---|---|---|---|
| role_fit | 역할 적합성 | 5 | Easy 2 + Medium 2 + Hard 1 |
| technical | 기술 역량 | 5 | Easy 2 + Medium 2 + Hard 1 |
| execution | 실행 능력 | 5 | Easy 2 + Medium 2 + Hard 1 |
| communication | 커뮤니케이션 | 5 | Easy 2 + Medium 2 + Hard 1 |
| risk_flags | 리스크 | 5 | Easy 2 + Medium 2 + Hard 1 |
레벨별 카테고리 가중치
code
CTO: role_fit 25%, tech 20%, exec 20%, comm 20%, risk 15% Senior: role_fit 15%, tech 35%, exec 25%, comm 10%, risk 15% Junior: role_fit 15%, tech 35%, exec 20%, comm 10%, risk 20%
핵심 필드 구현
follow_up_questions (후속질문 분기)
python
class FollowUpQuestion(BaseModel):
id: str
trigger: Literal["expert", "mid", "low"]
question: str
purpose: str # 왜 이 질문을 하는지
evaluation_scenarios (평가 시나리오)
python
class EvaluationScenario(BaseModel):
level: Literal["expert", "mid", "low"]
description: str # 이 레벨의 답변 특징
indicators: list[str] # 구체적 판단 기준
code_reference (코드 참조)
python
class CodeReference(BaseModel):
permalink: str # GitHub permalink (필수, null 금지)
file_path: str
line_range: str
plain_language_summary: str # 비개발자용 코드 설명
interviewer_note (면접관 노트)
python
class InterviewerNote(BaseModel):
business_interpretation: str # 비즈니스 관점 해석
daily_analogy: str # 일상 비유
red_flags: list[str] # 경계 신호
8-Agent 질문 생성 파이프라인
- •Topic Selector → 25개 토픽 선정
- •Question Crafter (×10 병렬) → 기본 질문 생성
- •Terminology Definer → 용어 설명 추가
- •Follow-up Designer → 후속질문 3가지 분기
- •Evaluation Scenario Writer → 평가 시나리오
- •Code Linker → GitHub 코드 참조 연결
- •Interviewer Note Writer → 면접관 노트
- •Quality Reviewer → 최종 검증 (최대 3회)
규칙
- •모든 질문에 code_reference 필수 (null 허용 안 함)
- •용어 설명: 비개발자가 이해할 수 있는 일상 비유 포함
- •면접관 노트: 기술 → 비즈니스 가치 변환
- •Hallucination 방지: 실제 코드 기반 질문만 허용