Skill: soulzhong/interview-evaluation (version 1.0.3)

--- name: interview-evaluation description: Use when writing a Chinese-language interview evaluation from interview audio transcripts, video recordings, or interviewer notes. Triggers include 把这段面试录音转写写成面评、根据这份面试转写帮我写面试评价、给候选人写录用建议、判断候选人是否进入下一轮、按用人单位视角写面评 等。 --- # 面试评价 ## Overview 根据面试录音转写、视频记录或面试官笔记，撰写**结构化、可直接用于用人决策**的面试评价。 **Core principle: 面试是筛选"能力合适"的候选人，而非"经验匹配"的候选人。** - 简历写的是"做过什么"，面试要验证"是不是真的做过""做到什么深度""下次遇到会不会"。 - 底层能力（钻研精神、学习速度、逻辑性、自我认知、表达沟通、自驱力）驱动解决复杂新问题。 - 能力不是凭空存在的，需要从候选人的具体行为和表达中推断。 - 面试能可靠考察的能力中，**逻辑性最可靠**，其他能力容易被表演，需要深挖细节验证。 ## When to Use - 用户发来面试录音转写文字 / 面试视频转写 / 面试官记录，要求写面评。 - 用户要求"判断候选人是否进入下一轮 / 终面 / 录用"。 - 用户要求"按用人单位视角写面评"，而不是顾问报告。 - 用户在 [[recruiting-skillset]] 流程中走到面试评价阶段。 ## Output Structure（严格遵循） ```markdown ## 综合建议 > ⭐⭐⭐ 强推 / ⭐⭐ 推荐 / ⭐ 待定 / ❌ 不推荐 进入下一轮 ## 综合评价 ### 优势（2-4 条） 每条格式：**先说能力判断，再接证据叙述**，能力融入叙述中，不单独标注。 ### 不足（2-4 条） 同上，反映能力短板或经验缺口。 ### 风险（1-3 条） 标注风险类型：□ 稳定性 □ 技术边界 □ 方向偏离 □ 团队适配 □ 其他 ## 下一步建议 □ 进入二面 — 重点验证：... □ 进入终面 — 重点验证：... □ 不推荐 — 原因：... ``` 空白模板见 [evaluation-template.md](evaluation-template.md)。完整示例见 [example-evaluation.md](example-evaluation.md)。 ## Writing Rules 1. **用人单位视角**：直接输出内部面评结论（"建议进入下一轮""不建议继续推进""不满足我们当前预期"），不要写成第三方顾问式建议。 2. **避免条件化、顾问式表达**：不要使用"更准确地说""如果团队当前更需要…那么…""可以保留观察"这类外部视角措辞，除非用户明确要求顾问报告。 3. **优势 / 不足每条只描述一件事**，不要把多件事揉在一起。 4. **证据为能力判断服务**：证据要有具体行为，而非泛泛描述。 5. **能力名称直接出现在句首或句中**，不加括号标注，不单独列维度。 6. **描述具体可感**，避免"有一定经验""表现出色"等模糊表达。 7. **不足的归因必须准确**：把"经验不匹配""岗位不要求的能力"和"真正的能力短板"分清。详见 [attribution-errors.md](attribution-errors.md)。 ## Capability Dimensions 候选人评估参考 16 个维度（不作为固定框架，需揉进优势 / 不足 / 风险描述）： - **底层能力（6）**：钻研精神、学习速度、逻辑性、自我认知、表达沟通、自驱力。 - **经验维度（5）**：领域 context 理解、产品场景匹配度、工程落地深度、产品 sense、技术栈覆盖。 - **风险维度（5）**：稳定性、技术边界、方向偏离、团队适配、意愿真实性。 完整定义、行为信号和打分提示见 [capability-dimensions.md](capability-dimensions.md)。 ## Probing Techniques 面试追问 / 复核证据的 3 类技巧：真实性验证、能力深度验证、风险验证。详见 [probing-techniques.md](probing-techniques.md)。 关键提醒： - **真实性验证最重要**：流畅讲细节 → 大概率真实参与；答不上来或绕 → 参与深度有限或非主导。 - **技术深度 ≠ 表达流畅**：必须追问关键技术替代方案、数据 / 指标 / 失败案例 / 权衡。 - **新概念 ≠ 探索能力强**：必须核实是否实际读过源码、跑过 demo、改造过旧系统。 ## Anti-Patterns | 错误归因 | 正确归因 | | --- | --- | | 产品经理不深度参与模型微调 → 钻研精神弱 | → 简历夸大 / 不实 | | 跨行业没经验 → 学习能力差 | → 面试准备不充分 / 方向偏离 | | 回答绕 → 逻辑不清 | → 可能是细节参与有限（自我认知问题） | | 说不清楚 → 表达差 | → 可能是没想清楚（钻研 / 认知问题） | | 表达流畅、项目链路讲得完整 → 技术能力强 | → 表达能力好；技术深度看关键追问下能否讲清实现细节、指标、badcase、方案权衡 | | 说"我设计 / 我负责" → 独立主导 | → 需核实 mentor、正式员工、数据 / 测试团队边界 | | 提到新框架 / 新概念 → 探索能力强 | → 需核实是否实际读源码、跑 demo、改造旧系统 | 完整列表见 [attribution-errors.md](attribution-errors.md)。 ## Pre-Output Discipline - **必须先读完整转写 / 记录**，再判断，不只根据简历印象。 - **批量面试转写姓名误识别风险**：同一候选人在转写中可能有多个称呼（姓名、昵称、口误）。若用户提到"昨天那批名单 / 按名字匹配"，必须先用历史会话和本地简历文件核对正式姓名，再在内部材料里加"姓名匹配说明"表。**正式报告中不要出现姓名匹配过程**。 - **PDF 简历提取**：见 [[recruiting-resume-screening]] 的 `pdf-extraction.md`。 ## Output Discipline - Markdown 格式，中文输出。 - 每条优势 / 不足不加"体现：XXX"括号标注，能力直接融入叙述。 - 优势不超过 4 条，不足不超过 4 条，风险不超过 3 条（精炼）。 - 不回避矛盾——候选人某方面强但另一方面有风险，两面都写。 - 下一步建议要具体，"重点验证：xxx"要写清楚验证什么。 - 完成面评后**必须落为 `.md` 文件并交付给用户**（保存到本地或发送到对话），不要只在回复中给出一次性文本。 - **正式报告只保留评价内容**：综合建议、优势、不足、风险、下一步。姓名匹配、修订说明、材料定位、工具执行痕迹不要混入正式报告，除非用户明确要求。 ## Self-Check 输出前逐项确认： - [ ] 简历 PDF 是否已正确提取？ - [ ] 面试转写文字是否完整阅读？ - [ ] 优势 2-4 条，每条先说能力再接证据？ - [ ] 不足 2-4 条，归因是否准确（产品不该背工程的锅）？ - [ ] 风险标注了类型？ - [ ] 下一步建议是否具体？ - [ ] 没有"体现：XXX"类型括号标注？ - [ ] 把"表达好"与"技术深度强"分开？ - [ ] 核实了候选人个人贡献边界，没有把"我负责"默认成"独立主导"？ - [ ] 把"提到新技术"与"真实探索 / 实践"分开？ - [ ] 已将面试评价保存为 Markdown 文件并交付给用户？ - [ ] 正式报告里没有姓名匹配、修订说明、工具执行痕迹？ ## Feedback Loop 每次完成面评后主动询问用户： 1. 评价是否准确？哪些地方评高了 / 评低了？后续面试 / 共事结果是否验证了判断？ 2. 是否有遗漏的能力维度？哪些维度过度关注，哪些被忽略？ 3. 归因是否准确？有没有新的常见归因错误？ 4. 追问技巧是否有效？哪些追问挖出了有效信息，哪些是无效问题？ | 反馈类型 | 更新内容 | | --- | --- | | 评价偏差 | 在 EVOLUTION.md 记录预测命中率，形成校准数据 | | 归因错误 | 补充到 [attribution-errors.md](attribution-errors.md) | | 追问无效 | 优化 [probing-techniques.md](probing-techniques.md) | | 维度缺失 | 补充到 [capability-dimensions.md](capability-dimensions.md) | | 新发现 | 记录到 [EVOLUTION.md](EVOLUTION.md) | ## See Also - [capability-dimensions.md](capability-dimensions.md) — 16 个能力维度的定义。 - [attribution-errors.md](attribution-errors.md) — 常见归因错误对照。 - [probing-techniques.md](probing-techniques.md) — 真实性 / 深度 / 风险 3 类追问技巧。 - [evaluation-template.md](evaluation-template.md) — 空白面评模板。 - [example-evaluation.md](example-evaluation.md) — 完整面评示例（含写作要点说明）。 - [EVOLUTION.md](EVOLUTION.md) — 演化日志。 - 总控流程：[[recruiting-skillset]]；简历筛选：[[recruiting-resume-screening]]。


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