面試前，先把這一場過一遍
面試最怕的是進場才發現沒準備到。孵化器餵入這家的 JD、面試評價與你的履歷，孵出一個照這場來問的 AI 面試官，陪你在真的進場前先跑一輪。
上網搜這家公司近況、這職位在找什麼、面試版評價，面試前先把底建起來。
讓 AI 面試官照這家的風格先問你一輪，把你會卡的題目先踩出來。
JD 那句「能獨立作業」到底在找誰，幫你從官腔翻回白話。
陪你把老是踩雷那題練順，孵成一個 skill、面試前反覆演練。
三種範例模式
孵出來之後怎麼用？這裡先給三個範例，你能練的當然不只這些。
這家會問什麼，先讓 AI 面試官問一輪。
JD 那句話到底在找什麼樣的人。
老是踩雷的那題，陪你練到收得漂亮。
孵化器是工具，不是聊天
ChatGPT / Gemini 這類純聊天介面讀不到你的料、寫不回 skill 檔、換個對話就忘了。孵化器要引導你的 AI 讀料、萃取、產出一個能載入重用的分身，這需要 AI Agent 平台。
純聊天介面
ChatGPT 對話、Gemini chat、Claude.ai 一般對話
- 讀不到你餵的作品 / 文章 / SOP 檔
- 孵好的分身寫不回你的 skill 資料夾
- 附件每次新對話要重貼、沒有持久化
- 換個對話就忘了脈絡、要重教一遍
AI Agent 平台
Claude Code / Codex / Antigravity / OpenClaw / Hermes Agent
- 直接 Read 你餵進去的作品 / 文章 / SOP .md 檔
- 跨對話記住脈絡與方法
- 把孵好的成果 Write 成一個 skill 檔、可重用
- 跑完即丟、原文不入庫、不訓練模型
挑一個你已經在用的、把孵化器接進去
不用全部裝，挑一個你已經在用的接進去就好。
怎麼孵你的面試官
孵化器在你的 AI Agent 裡引導這 5 步：從「你要面試哪家」到「不像就重孵」。它給指令、你的 runtime 執行；原文不上傳、不留存。
Onboarding：你要面試哪家
先問你要面試哪家公司（必填），職位、面試官名、JD 連結能補就補。再看網路查不查得到：公司頁、面試版評價、面試官的 LinkedIn。查得到就進下一步搜尋，查不到就跳過、直接靠你提供。
網路研究（查得到就搜）
查得到的公司，讓你的 AI 多路並行搜公開資料：公司近況、這個職位在找什麼、面試官背景、面試版評價，先把底建起來。提醒：別人的面試心得不等於你這場，仍要靠後面的訪談補。
問你想用它做什麼
你想用這個 AI 面試官做什麼：模擬面試、翻譯 JD、還是演練答題，把某幾題練到收得漂亮。依用途決定要補哪些料。
中立訪談你的狀況
問你的經歷、為什麼想去、最怕被問什麼。中立優先：別報喜不報憂，把真實弱項、踩過雷的題目也餵進去，只餵你想聽的，練到的是你的舒適圈、不是真實面試。
產出＋安裝＋試跑
整理出這家的重點考點、可能問題清單、你的雷區、範例答題，告訴你怎麼把 skill 裝進 runtime、怎麼 invoke，用那些考題實際模擬一輪。不像？再餵一句修正就重孵一次。
孵化器守住的 4 條線
孵化器是工具、不是替代品。下面這些事它守得很緊，都是為了讓孵出來的 AI 面試官真的對應你這場，而不是別的東西。
你餵的履歷、經歷、面試筆記跟孵出的 AI 面試官都不入庫、不訓練模型。孵完那次用完就消失，原文留在你自己手上。
報喜不報憂孵不準。把真實弱項、被問怕的題目也餵進去，只餵你想聽的，練到的不是真實面試、是你的舒適圈。
網路上的面試心得是別人的那場、不等於你這場。職位、主管、當天的面試官都會變，孵化器靠你的背景與目標補上這一塊。
AI 面試官能幫你預演、抓考點、練答題，但真正上場的還是你。它不替你面試、也不保證錄取。