前言¶

把行测、申论、面试的备考辅导塞进一个通用 Skill，难点不在于题目能不能答对，而在于它能不能把刷题、写作、应答拆成可复用的步骤，并且输出一份能跟着走的备考节奏。下面介绍的「公考」Skill 走的是后者：按能力分区，输出个性化的弱项清单和复习安排，而不是一题一答地闲聊。

这是什么¶

「公考」是一个面向公考考生与备考场景的 AI 备考 Skill，坐标 @kunlungrowth/kunlun-gongkao，版本 1.1.0，由「昆仑增长」发布和维护，来源标注为 enterprise，SkillHub 分类为 education。

它要解决的问题是：备考资料分散在行测题库、申论范文和面试题库之间，人工整理弱项、排复习计划的成本高。这个 Skill 把三块能力收敛到一个入口，让 Agent 直接按场景调用，并给出可执行的备考建议。

在 SkillHub 上，该 Skill 评分为 100000，下载量 1276 次，安装量显示为 0，标签为 requires_api_key=false，也就是不需要额外配置 API Key 即可调用。

核心功能¶

官方简介写明了覆盖范围，功能可以分为四块：

1. 行测刷题提速：围绕行测题型给出做题节奏和提速方向。
2. 申论框架写作：按申论写作要求输出成文框架，而不是只给观点。
3. 面试结构化应答：按结构化面试的形式组织应答思路。
4. 个性化备考输出：汇总上述练习结果，输出备考节奏与弱项清单。

前三项是练习与写作能力，第四项是把练习结果变成可执行的复习计划。

安装与启用¶

这个 Skill 基于通用 SKILL.md 格式，资料里没有给出仓库地址或 git clone 命令，因此下面只写平台侧的启用方式，命令以 SkillHub 页面实际展示为准。

在 Cursor / Codex CLI / Claude Code 中启用时，把 Skill 目录放入对应 Agent 的 skills 目录即可，路径名建议与坐标保持一致，例如 kunlun-gongkao：

<agent_skills_dir>/kunlungrowth/kunlun-gongkao/

配置项方面，该 Skill 不需要 API Key，接入时不需要额外填密钥字段。SkillHub 页面与 API 端点是两个入口，排查问题时先确认用的是哪个入口。

SkillHub 页面: https://www.skillhub.cn/skills/kunlungrowth/kunlun-gongkao
API 端点:     https://api.skillhub.cn/kunlungrowth/kunlun-gongkao

典型用法¶

资料中没有提供官方示例，因此下面给出与四项功能对应的调用方式，具体输入格式以本地 SKILL.md 为准。

行测刷题，给一组题目并说明目标速度，让 Skill 给出节奏建议：

请按行测题型给出这组题的做题顺序和建议用时，目标是把每套题的完成时间压缩到 90 分钟内。

申论写作，先要框架再补内容：

请按申论要求输出这篇文章的框架，包含立意、分论点和论证材料，不要直接写成文。

面试应答，要求结构化表达：

请用结构化面试的形式回答这道题，先给总体观点，再分点展开，最后做收束。

备考计划，把上面几轮练习的结果汇总成弱项清单：

请根据我这几轮练习的错误分布，输出一份弱项清单和对应的复习节奏。

适用场景与注意¶

适合需要把行测、申论、面试备考流程交给 Agent 的用户，尤其是想要弱项清单和复习节奏这类结构化输出的人。不适合用来做真题解析的最终校对，题目答案仍需以官方题库为准。

注意两点：

1. 评分、下载量等数据会随时间变化，引用时以抓取当日的页面为准。
2. 安装量显示为 0，说明它在公开页面的安装转化尚未跑通，接入前最好在自己的 Agent 里先验证一遍调用链路。

结尾¶

「公考」Skill 的价值在于把备考辅导拆成刷题、写作、应答和计划四个环节，并输出可执行的弱项清单。如果你的场景是 Agent 驱动的备考辅助，可以从官方地址接入：https://api.skillhub.cn/kunlungrowth/kunlun-gongkao