Skill: jeeban-g/ai-interview-system (version 1.0.0)

--- name: ai-interview description: | 🤖 AI 面试系统 - 完整的 AI 面试解决方案 提供求职者和面试官两个 AI Agent，支持飞书群聊面试 + 实时可视化观察。 **功能：** - 👨‍💻 job-seeker - AI 求职者（3年前端，微前端经验） - 👨‍💼 recruiter - AI 面试官（提问、评估候选人） - 📊 web-viewer - 实时可视化观察面板 **依赖：** - 飞书应用 x2（job-seeker + recruiter） - MoonShot API Key **触发词：** - "安装 ai-interview" - "安装面试系统" - "ai-interview" metadata: version: "1.0.0" openclaw: emoji: "🤖" triggers: - "安装 ai-interview" - "安装面试系统" - "ai-interview" --- # 🤖 AI 面试系统 完整的 AI 面试解决方案，包含求职者和面试官 Agent，支持飞书群聊面试。 ## 系统架构 ``` ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ job-seeker │ ◄── │ 飞书群聊 │ ──► │ recruiter │ │ 求职者 │ │ │ │ 面试官 │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ ┌─────┴─────┐ │ web-viewer │ │ 可视化面板 │ └───────────┘ ``` ## 快速开始 ### 方式一：一键安装（需要先配置） ```bash # 1. 配置飞书应用 # 2. 运行安装脚本 cd ~/.openclaw/workspace/skills/ai-interview ./scripts/install.sh ``` ### 方式二：手动配置 #### 步骤 1：准备飞书应用 需要创建两个飞书应用： | 角色 | App ID | 用途 | |------|--------|------| | job-seeker | `cli_xxxxxxxx` | 求职者 Bot | | recruiter | `cli_xxxxxxxx` | 面试官 Bot | 每个应用需要权限： - `im:chat:send_as_bot` - 发送消息 - `im:message:content:readonly` - 读取消息 - `im:chat:readonly` - 查看群信息 #### 步骤 2：配置 openclaw.json 编辑 `~/.openclaw/openclaw.json`，添加： ```json { "agents": { "list": [ { "id": "job-seeker", "name": "求职者", "workspace": "~/.openclaw/workspace-job-seeker", "model": "moonshot/kimi-k2.5" }, { "id": "recruiter", "name": "面试官", "workspace": "~/.openclaw/workspace-recruiter", "model": "moonshot/kimi-k2.5" } ] }, "channels": { "feishu": { "accounts": { "job-seeker": { "appId": "你的job-seeker App ID", "appSecret": "你的job-seeker App Secret", "enabled": true, "agent": "job-seeker" }, "recruiter": { "appId": "你的recruiter App ID", "appSecret": "你的recruiter App Secret", "enabled": true, "agent": "recruiter" } }, "tools": { "agentToagent": true } } } } ``` #### 步骤 3：配置 Agent 工作空间 创建 `~/.openclaw/workspace-job-seeker/IDENTITY.md`： ```markdown # 你是求职者 你是参加前端工程师面试的求职者。 ## 基本信息 - 姓名：张三 - 经验：3 年前端开发经验 - 技术栈：React, Vue, TypeScript, 微前端, Node.js ## 项目经验 - 参与过企业级微前端架构设计与实现 - 使用 qiankun 框架实现微前端改造 ## 行为规则 - 只在飞书群里回复消息 - 被 @ 时才回复面试官 - 保持专业、友好的态度 ``` 创建 `~/.openclaw/workspace-recruiter/IDENTITY.md`： ```markdown # 你是面试官 你是负责前端工程师面试的面试官。 ## 基本信息 - 公司：某知名互联网公司 - 部门：前端技术部 ## 考察重点 - 前端基础（HTML/CSS/JS） - 框架能力（React/Vue） - 微前端经验 - 问题解决能力 ## 面试流程 1. 开场自我介绍 2. 项目经验介绍 3. 技术问题考察 4. 候选人提问环节 5. 总结与结束 ## 行为规则 - 问题循序渐进，由浅入深 - 每轮问题后等待候选人回答 - 保持专业、友好的态度 ``` #### 步骤 4：启动服务 ```bash openclaw gateway start ``` ## 启动可视化面板 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/ai-interview python3 server.py ``` 然后打开浏览器访问：**http://localhost:8091** ## 使用方法 1. 把 job-seeker 和 recruiter 两个 Bot 加入同一个飞书群 2. 在群里 @recruiter 说"开始面试" 3. 面试官会自动 @job-seeker 开始提问 4. 可打开可视化面板实时观察对话 ## 故障排除 | 问题 | 解决 | |------|------| | Bot 不回复 | 检查 App Secret 是否正确 | | 消息发不出去 | 检查飞书群权限设置 | | 无法对话 | 确认已启用 `agentToagent: true` | | 可视化面板空白 | 检查 server.py 端口是否正确 | ## 文件结构 ``` ai-interview/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── server.py # 可视化面板后端 ├── public/ # 前端静态文件 │ └── index.html ├── scripts/ │ └── install.sh # 安装脚本 └── config/ ├── job-seeker/ # 求职者配置模板 └── recruiter/ # 面试官配置模板 ``` ## 更新日志 - 2026-03-18: 整合 job-seeker、recruiter、web-viewer 为统一 Skill


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