对抗式 AI 反馈

三个动作把 AI 反馈从安慰调成对抗：

1. 把直接度显式调到最大：给 AI 教练设定 1-5 的反馈直接度并保持在 5（最直接档），扛不住再回调，而不是从温和档开始。
2. 改写提问方式——从求安慰改为求攻击面：
   • 不问 "How did I do?"，问 "What's the weakest part of that answer?"
   • 不问 "Any feedback?"，问 "Where would an interviewer lose confidence in me?"
   • 终极版（一位受访者的用法）：让 AI 扮演否决方——"你的工作是找理由拒绝我，你会怎么向 hiring committee 汇报？"
3. 原理：礼貌版 AI 永远不会主动说出评审方真正的顾虑；只有对抗性框架才会把这些暴露出来。

延伸（改工具本身的 meta 循环）：作者把教练做成 Claude Code 项目（一堆 markdown 指令文件）正是为了可改——直接告诉 Claude Code"反馈太啰嗦，改成 bullet""评分 rubric 里加重沟通权重"，用工具改进工具。访谈中拿到最好结果的人都在不断微调自己的 AI 工具，把每次面试的教训折回系统。