Skill: cloudmusiccio/hr-interview-evaluator (version 1.0.0)

--- name: hr-interview-evaluator description: "🎯 智能面试评估助手\n通过口令触发，自动结合JD文字+简历文档+面试记录文档，生成专业面试评估报告\n\n【触发口令】\n面试评估、生成评估报告、候选人评估、面试评价、评估候选人\n\n【使用方式】\n1. 发送触发口令（如'面试评估'）\n2. 粘贴JD文字\n3. 上传简历PDF/Word\n4. 上传面试记录PDF/Word（可选）\n5. 系统自动生成完整评估报告\n\n【输出内容】\n💡 智能录用建议 —— ✅建议 / ⚠️条件录用 / ❌不建议\n⭐ 五维星级评分 —— 技术/专业/学习力/匹配度/稳定性\n📊 人岗匹配度分析\n📄 一键导出 —— PDF/PNG 专业报告\n\n【评估维度】\n- 技术能力（25%）：核心技能掌握程度\n- 专业经验（20%）：行业经验和项目匹配度\n- 学习能力（20%）：成长潜力和适应力\n- 岗位匹配（20%）：与JD要求契合度\n- 稳定性（15%）：职业规划连续性" metadata: version: "1.0.0" requires: - file-parse - nos-cli - weasyprint --- # HR智能面试评估助手 ## 🎬 使用流程（三步完成） ### 第一步：发送触发口令 发送以下任意口令启动评估： - `面试评估` - `生成评估报告` - `候选人评估` - `面试评价` ### 第二步：提供JD信息 直接粘贴JD文字内容，例如： ``` 岗位：前端开发工程师（P5） 要求： 1. 3-5年前端开发经验 2. 精通React或Vue框架 3. 熟悉TypeScript 4. 有大型项目经验 5. 薪资范围：20k-35k ``` ### 第三步：上传文档 上传以下文档（支持PDF、Word格式）： - 📄 **简历文档**（必需）- 候选人简历 - 📝 **面试记录**（可选）- 面试官评价、反馈记录 --- ## 📋 完整示例 ### 用户操作流程 **你：** 面试评估 **系统：** 请输入岗位JD信息（直接粘贴文字即可）： **你：** ``` 前端开发工程师招聘JD 岗位职责： 1. 负责公司核心产品前端开发 2. 参与前端架构设计 3. 优化前端性能 任职要求： 1. 3-5年前端经验 2. 精通React，熟悉Vue 3. 熟练使用TypeScript 4. 有大型项目经验优先 薪资：20k-35k ``` **系统：** 请上传候选人简历（PDF/Word）： **你：** 📎 张三简历.pdf **系统：** 是否上传面试记录？（如无需上传请回复"跳过"） **你：** 📎 张三面试记录.docx **系统：** ``` 📊 正在分析... ✅ JD解析完成 ✅ 简历解析完成 ✅ 面试记录解析完成 🎯 计算人岗匹配度... 📄 生成评估报告... ══════════════════════════════════════════════════ 🎯 面试评估报告 - 张三 ══════════════════════════════════════════════════ 📋 岗位信息 岗位：前端开发工程师（P5） 薪资范围：20k-35k 要求年限：3-5年 👤 候选人信息 姓名：张三 学历：本科 / 浙江大学 / 计算机科学 工作年限：3年 当前职位：高级前端开发 ══════════════════════════════════════════════════ 📊 五维评估评分 ══════════════════════════════════════════════════ ┌──────────────┬────────┬────────────────────────┐ │ 评估维度 │ 评分 │ 说明 │ ├──────────────┼────────┼────────────────────────┤ │ 技术能力 │ ⭐⭐⭐⭐☆ │ React/TS精通，基础扎实 │ │ （25%） │ 8.5/10 │ │ ├──────────────┼────────┼────────────────────────┤ │ 专业经验 │ ⭐⭐⭐⭐☆ │ 大型项目经验丰富 │ │ （20%） │ 8.0/10 │ 电商行业匹配 │ ├──────────────┼────────┼────────────────────────┤ │ 学习能力 │ ⭐⭐⭐⭐⭐ │ 主动学习新技术 │ │ （20%） │ 9.0/10 │ 有技术分享经验 │ ├──────────────┼────────┼────────────────────────┤ │ 岗位匹配 │ ⭐⭐⭐⭐☆ │ 技能与JD高度匹配 │ │ （20%） │ 8.5/10 │ 经验年限符合 │ ├──────────────┼────────┼────────────────────────┤ │ 稳定性 │ ⭐⭐⭐☆☆ │ 2年跳槽一次，可接受 │ │ （15%） │ 6.0/10 │ 职业规划清晰 │ └──────────────┴────────┴────────────────────────┘ 综合评分：8.1/10 ⭐⭐⭐⭐☆ ══════════════════════════════════════════════════ 🔴🟡🟢 风险评估 ══════════════════════════════════════════════════ 🟢 低风险： • 技能完全匹配JD要求，入职即可上手 • 技术基础扎实，通过面试验证 🟡 中风险： • 期望薪资28k，处于JD范围上限 • 管理经验较少，如需要带团队需培养 🔴 高风险：无 ══════════════════════════════════════════════════ 💡 智能录用建议 ══════════════════════════════════════════════════ 【建议类型】✅ 建议录用 【综合判断】 候选人综合评分8.1/10，属于优质候选人。 技术能力与JD要求高度匹配，项目经验符合期望， 面试表现优秀，建议尽快发放offer。 【匹配度分析】 ✅ 必需技能100%匹配：React、TypeScript、Vue均满足 ✅ 工作年限3年，符合JD要求 ✅ 有大型电商项目经验，与业务匹配 ✅ 期望薪资28k在预算范围内 ⚠️ 管理经验欠缺（非JD必需项） 【录用条件】 • 薪资：28k（需确认预算审批） • 级别：P5 • 试用期：3个月 • 入职时间：协商确定 【试用期考察重点】 1. 项目交付能力和代码质量 2. 团队协作和沟通表现 3. 业务理解和需求把控能力 ══════════════════════════════════════════════════ 📎 附件导出 ══════════════════════════════════════════════════ 已生成以下文件： 📄 张三_面试评估报告.pdf 🖼️ 张三_面试评估报告.png 📊 五维评分雷达图.png ══════════════════════════════════════════════════ ``` --- ## 🎯 技能激活逻辑 ### 触发条件 当检测到以下任一情况时，自动激活本技能： ```yaml activation: # 口令触发 keywords: - "面试评估" - "生成评估报告" - "候选人评估" - "面试评价" - "评估候选人" - "hiring recommendation" - "interview evaluation" # 文件上传触发（文件名含关键词） file_keywords: - "简历" - "面试" - "candidate" - "evaluation" # 文件类型 file_types: - ".pdf" - ".doc" - ".docx" ``` ### 对话流程 ``` 用户发送口令 ↓ 系统：请提供JD信息 ↓ 用户粘贴JD文字 ↓ 系统解析JD → 提取岗位要求 ↓ 系统：请上传简历 ↓ 用户上传简历.pdf ↓ 系统解析简历 → 提取候选人信息 ↓ 系统：是否上传面试记录？ ↓ 用户：上传/跳过 ↓ 系统联合分析所有信息 ↓ 生成完整评估报告 ↓ 输出报告 + 导出PDF/PNG ``` --- ## 📊 五维评分算法 ### 评分维度与权重 | 维度 | 权重 | 评分依据 | 满分 | |------|:----:|---------|:----:| | **技术能力** | 25% | JD技能要求 vs 候选人掌握技能 | 10分 | | **专业经验** | 20% | 年限、行业、项目规模匹配度 | 10分 | | **学习能力** | 20% | 成长速度、技术广度、主动性 | 10分 | | **岗位匹配** | 20% | 职责理解、文化契合、薪资匹配 | 10分 | | **稳定性** | 15% | 跳槽频率、职业规划清晰度 | 10分 | ### 评分标准 ``` ⭐⭐⭐⭐⭐ (9-10分) = 优秀 - 超出期望 ⭐⭐⭐⭐☆ (7-8.9分) = 良好 - 符合期望 ⭐⭐⭐☆☆ (5-6.9分) = 一般 - 基本满足 ⭐⭐☆☆☆ (3-4.9分) = 较差 - 存在明显不足 ⭐☆☆☆☆ (1-2.9分) = 差 - 不满足要求 ``` ### 综合得分计算 ```python def calculate_overall_score(dimensions): """ 计算综合得分 """ weights = { 'technical': 0.25, 'professional': 0.20, 'learning': 0.20, 'role_fit': 0.20, 'stability': 0.15 } overall = sum( dimensions[dim] * weights[dim] for dim in weights ) return round(overall, 1) ``` --- ## 💡 录用建议决策逻辑 ### 决策矩阵 | 综合评分 | 风险等级 | 建议类型 | 说明 | |:--------:|:--------:|:--------:|------| | ≥ 8.0 | 🟢 低 | ✅ 建议录用 | 优质候选人，尽快offer | | 7.0-7.9 | 🟡 中 | ⚠️ 条件录用 | 基本合格，有条件通过 | | 6.0-6.9 | 🟡 中 | ⚠️ 条件录用 | 有短板，需谨慎评估 | | < 6.0 | 🔴 高 | ❌ 不建议录用 | 不符合要求 | ### 条件录用的典型情况 当出现以下情况时，建议"⚠️ 条件录用"： - 评分7.0-7.9，但存在可改进的短板 - 个别技能不满足，但可以通过培训补足 - 期望薪资略高，需要协商 - 管理经验不足，但技术能力优秀 - 试用期需要重点考察某些方面 --- ## 📄 报告导出 ### 支持格式 1. **PDF报告** - 适合： - 发送给用人部门审批 - 归档保存 - 打印纸质版 2. **PNG图片** - 适合： - 插入PPT汇报 - 微信/钉钉分享 - 邮件正文展示 3. **雷达图** - 适合： - 直观展示五维能力 - 对比多个候选人 ### 导出命令 ```bash # 生成PDF python3 scripts/export_report.py report.md 张三_评估报告 --format pdf # 生成PNG python3 scripts/export_report.py report.md 张三_评估报告 --format png # 生成雷达图 python3 scripts/generate_radar.py scores.json 张三_雷达图.png ``` --- ## 🔧 技术实现 ### 核心流程代码 ```python async def interview_evaluation_workflow(user_input): """ 面试评估主流程 """ # 阶段1：检测触发 if not is_trigger_keyword(user_input): return None # 阶段2：收集JD信息 jd_text = await request_jd_text() jd_info = parse_jd_with_llm(jd_text) # 阶段3：收集简历 resume_file = await request_resume_file() resume_info = await parse_resume_document(resume_file) # 阶段4：收集面试记录（可选） interview_file = await request_interview_record() interview_info = None if interview_file: interview_info = await parse_interview_document(interview_file) # 阶段5：联合分析 analysis = analyze_candidate(jd_info, resume_info, interview_info) # 阶段6：生成报告 report = generate_evaluation_report(analysis) # 阶段7：导出文件 pdf_path = export_to_pdf(report) png_path = export_to_png(report) return { 'report': report, 'files': [pdf_path, png_path] } ``` ### 关键Prompt #### JD解析Prompt ``` 请从以下JD文字中提取结构化信息： JD内容： {jd_text} 提取要求： 1. 岗位名称和级别 2. 薪资范围 3. 必需技能清单 4. 加分项技能 5. 工作年限要求 6. 其他硬性要求 以JSON格式返回。 ``` #### 简历解析Prompt ``` 请从以下简历内容提取候选人信息： 简历内容： {resume_text} 提取要求： 1. 基本信息（姓名、学历、联系方式） 2. 工作年限 3. 工作经历（公司、职位、时间） 4. 技能清单 5. 项目经验 6. 教育背景 以JSON格式返回。 ``` #### 评估生成Prompt ``` 基于以下信息，生成面试评估报告： 【JD要求】 {jd_info} 【候选人信息】 {resume_info} 【面试评价】 {interview_info} 要求输出： 1. 五维评分（每项1-10分） 2. 风险评估（高/中/低） 3. 录用建议（建议/条件/不建议） 4. 详细理由 ``` --- ## ⚠️ 注意事项 1. **隐私保护**：候选人信息仅用于评估，注意数据安全 2. **人工复核**：AI评估仅供参考，最终决策需人工判断 3. **JD准确性**：提供的JD信息越详细，评估结果越准确 4. **面试记录**：如有面试记录，评估会更精准 --- ## 🚀 快速开始 **只需发送：面试评估** 然后按照提示提供JD和简历，系统自动完成全部流程！


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)