生成面试用项目逐字稿。当用户提到"逐字稿"、"项目介绍"、"准备XX项目的面试"、"讲讲项目"、"介绍一下项目"等关键词时触发。功能：基于简历和用户补充信息，生成 STAR 结构的口语化项目介绍，支持完整版（2-3分钟）和简短版（30秒），支持迭代打磨去除 AI 味。支持通过 Git commit 记录持续优化逐字稿——指定 commit hash 或提交前自动检查 diff，从代码变更中提取踩坑、决策权衡、量化结果等素材。
resume.md，定位用户指定的项目信息按 STAR 结构生成，详略分配：
| 部分 | 占比 | 要点 |
|---|---|---|
| Situation（背景） | 10% | 一两句话交代业务场景，让面试官有画面感 |
| Task（任务） | 10% | 明确你的职责和要解决的核心问题 |
| Action（行动） | 65% | 技术方案、决策过程、踩坑与解决，这是重点 |
| Result（结果） | 15% | 量化成果 + 一句个人收获或反思 |
同时生成两个版本：
使用 assets/逐字稿模板.md 的格式，输出到 projects/[project-name]/逐字稿.md。如果目录不存在则创建。
生成初稿后主动询问用户反馈，每轮修改后：
用户可以通过 git 提交记录来持续优化逐字稿。支持两种触发方式：
用户提供一个或多个 commit hash，流程：
git show <hash> 或 git log <hash1>..<hash2> --stat 查看涉及的文件和改动git diff <hash>~1..<hash> 读取具体代码变更用户在准备提交代码前触发，流程：
git diff --staged 查看暂存区的改动（如果暂存区为空，则用 git diff 查看工作区改动）| diff 特征 | 可提取的逐字稿素材 |
|---|---|
| bug fix（修复逻辑错误） | 踩坑经历：「一开始以为...结果发现...」 |
| 方案重构（大面积改动） | 决策权衡：「之前用的是 X，后来发现 Y 更合适因为...」 |
| 性能优化（缓存、懒加载等） | 量化结果：从代码中推断优化方向，追问用户要具体数字 |
| 新增功能模块 | Action 部分的技术细节补充 |
| 依赖变更（package.json） | 技术选型的决策过程 |
| 测试代码 | 体现工程质量意识 |
| commit message 中的 why | 直接作为决策理由的素材 |
这是最重要的质量标准。逐字稿是要说出来的，不是写文章。
以下词汇和表达禁止出现在逐字稿中：
好的逐字稿应该有这些特点：
每次生成或修改后，逐条检查：
针对用户常见反馈的应对策略：