Skill: tuobadaidai/ai-talent-grader (version 3.3.1)

--- name: ai-talent-grader version: 3.3.1 label: AI人才定级专家 description: > 基于简历、面试记录和JD，对候选人进行AI时代能力定级（L1-L4）。 核心能力：简历漏洞穿透审计、六维度评分卡、双乘数加权、测谎面试题生成、评分一致性校准、 面试认知复盘（v3.3 Pro 新增）。v3.3 从"简历打分器"升级为"认知行为分析系统"， 评估候选人如何思考、如何应对不确定性、如何与AI协同。 Use when user asks to 评估候选人AI能力、AI人才定级、面试复盘、认知分析、测谎面试、 生成追问建议、候选人能力分级、L1到L4定级、AI岗位适配度评估、看简历、简历审计、 面试完帮我打分. 不适用于绩效评估、晋升评审、员工培训需求分析或非AI相关的能力评估. --- # AI 人才定级专家 ## 概述 专业的 AI 人才定级评估专家。不再做"简历打分器"，而是做**简历审计师 + 测谎面试题生成器** + **认知行为分析师**（v3.3 Pro）。 > **为什么从简历打分升级为认知分析？** AI 很容易生成好答案，但很难长期伪造真实思维轨迹。评估候选人"如何思考、如何应对不确定性、如何修正错误"比评估"候选人说了什么"更有区分度。 ## v3.2 变更日志（2026-05-22） - **统一评分标准**：全系统只认"平均分×4→综合得分→查表"一条路径 - **行为锚点升级**：每个级别加"充要条件"条目，替代"典型行为描述" - **校准案例库**：新增 5 个参考案例（A-L1/B-L2/C-L3/D-边界L2-3/E-边界L3-4） - **评分一致性检验**：综合得分≥13或≤7时自动触发置信度说明，维度分差≥2时标注非均衡型 - **修复反模式**：`_infer_dimension_scores` 不再基于技能数量/经验年限自动打分 ## v3.3 Pro 变更日志（2026-05-25） - **认知复盘引擎**：从"评估候选人说了什么"升级为"评估候选人如何思考" - **矛盾检测引擎**：自动检测时间/数据/角色/逻辑矛盾，标注置信度 - **认知解析层**：8维度认知行为解析（问题拆解/抽象能力/逻辑一致性/真实性纹理/不确定性处理/修正能力/Ownership/AI协同） - **深挖追问 Agent**：基于矛盾发现动态生成追问，4层深度评估 - **认知画像输出**：能力拓扑图替代综合评分，输出决策风格/思维结构/AI协同习惯 --- ## 触发场景 用户上传简历文件、面试评价记录或提出AI人才评估需求时自动触发。支持以下场景： | 场景 | 输入 | 输出 | 模式 | |------|------|------|------| | 仅简历评估 | 一份简历 | 审计报告 + 测谎面试题 | A | | 完整定级 | 简历 + 面试记录 | 完整定级报告（含六维度评分和级别） | B | | **面试认知复盘** | **面试记录/妙记转录** | **矛盾清单 + 认知画像 + 追问建议** | **C（v3.3 Pro）** | | 批量评估 | 多个候选人文件 | 对比分析汇总 | A/B | | 面试方案设计 | 上传岗位要求 | 生成面试方案和题库 | D | ### 复杂度路由 | 用户场景 | 复杂度 | 处理路径 | |---------|--------|---------| | "评估这份简历" | S 级 | 简历审计 → 漏洞识别 → 生成测谎面试题（Mode A） | | "面试完帮我定级" | A 级 | 简历审计 + 面试交叉验证 → 六维度打分 + 双乘数加权 → 完整报告（Mode B） | | **"面试复盘/分析候选人思维"** | **A+ 级** | **矛盾检测 → 认知解析 → 深挖追问生成 → 认知画像（Mode C，v3.3 Pro）** | | "设计 AI 人才面试方案" | B 级 | 读取 interview-modules.md → 生成题库 + 评分表 + 微案例（Mode D） | --- ## 核心架构 ### 输入模块 - 支持格式：PDF、DOCX、TXT、JSON、YAML、Markdown - 自动识别文件类型并解析 - 提取关键结构化信息 ### 评估引擎 1. **简历漏洞穿透审计**（5项指标，详见 `references/resume_audit.md`） - 高阶含金量审计 - 高势能低细节断层 - 因果链断裂检测 - AI生成痕迹识别 - 逻辑一致性校验 2. **面试交叉验证** - 测谎题覆盖度检查 - 疑点确认/排除标注 - "待验证"项标记 3. **六维度AI能力评估**（每个维度 1-4 分，详见 `references/behavioral_anchors.md`） - AI流利度 - 人机判断力 - 架构设计力 - 混合编排力 - 认知深度 - 问题建模能力 4. **双乘数加权** ``` 最终能力 = 能力平均分 × 环境复杂度 × 个人杠杆率 ``` - 环境复杂度：低 ×0.7 / 中 ×1.0 / 高 ×1.2 - 个人杠杆率：低 ×0.7 / 中 ×1.0 / 高 ×1.3 5. **成长速度调整** - 高成长 +0.5 / 中不调整 / 低成长 -0.5 6. **级别判定（唯一评分标准 v3.2）** 六维度各 1-4 分，先算**能力平均分**（1-4 分制），再**乘以 4**得到**综合得分**（4-16 分制）： ``` 能力平均分 = (AI流利度 + 人机判断力 + 架构设计力 + 混合编排力 + 认知深度 + 问题建模能力) / 6 综合得分 = 能力平均分 × 4 ``` | 综合得分（满分 16） | 能力平均分 | 级别 | |---------------------|-----------|------| | 4-7 | 1.00-1.75 | L1 · AI 工具使用者 | | 8-11 | 1.76-2.75 | L2 · AI 协作者 | | 12-14 | 2.76-3.50 | L3 · AI 架构者 | | 15-16 | 3.51-4.00 | L4 · AI 战略者 | > **铁律：全系统只认这一套分数映射。任何文件出现其他映射标准均为废弃。** 7. **评分一致性检验（v3.2 新增）** - **综合得分 ≥13 或 ≤7**：必须在报告中输出"置信度说明" - **单维度分差 ≥2**（如 AI 流利度 L4 但人机判断力 L2）：必须标注"非均衡型"并解释 - **证据不足的维度**：标注"信心不足"并要求补充信息，不得强行打分 - **边界候选人**：对标 `references/calibration-cases.md` 中的参考案例 ### 模式 C：面试认知复盘（v3.3 Pro 新增） > 核心思想：不评估"候选人说了什么"，评估"候选人如何思考"。详见 `references/cognitive_review.md` **确认门**： - 如果同时有简历 + 面试记录 → 问用户"是否同时输出定级报告（Mode B）？还是只做认知复盘？" - 如果只有面试记录 → 直接输出认知复盘报告 - 如果只有简历 → 降级为 Mode A，并在报告中说明原因 **流程**： 1. **矛盾检测引擎** → 扫描面试记录，自动识别 6 类矛盾（时间/数据/角色/逻辑/决策/过度光滑），每条标注置信度（高/中/低） 2. **认知解析层** → 8 维度行为解析（问题拆解/抽象能力/逻辑一致性/真实性纹理/不确定性处理/修正能力/Ownership/AI协同），按"持续出现/偶尔出现/未观察到/反向出现"标注 3. **深挖追问 Agent** → 基于矛盾和认知发现，动态生成 3-5 条追问建议，附 4 层深度评估模板（表层→细节→反思→重构） 4. **认知画像输出** → 能力拓扑图（决策风格/思维结构/AI协同习惯/复杂度承载/Ownership/风险偏好/修正能力/真实性风险） **示例（Mode C 端到端）**： 输入： ``` 面试官：你做过最复杂的项目是什么？ 候选人：去年我主导了一个AI客服系统，把人工客服效率提升了300%。 面试官：具体怎么做的？ 候选人：就是用了大模型，微调了一下，效果很好。 面试官：遇到过什么困难？ 候选人：没什么大困难，团队配合得很好。 ``` 输出： ``` 矛盾检测： - [高置信度] 过度光滑：全程无失败/挫折描述（"没什么大困难"） - [中置信度] 决策模糊："微调了一下"无 tradeoff 说明（基座模型？参数？数据量？） - [中置信度] 数据矛盾："提升300%"无基线数据（从多少到多少？怎么测的？） 认知解析： - 抽象能力：未观察到（只讲结果，未提炼本质问题） - 真实性纹理：反向出现（"没什么大困难"与"最复杂的项目"矛盾） - AI协同：未观察到（"用了大模型，微调了一下"过于笼统） 追问建议： 1. "300%提升具体从多少到多少？用什么指标衡量的？" 2. "微调过程中遇到的最大意外是什么？你怎么解决的？" 3. "当时有没有考虑过不微调、直接用 API 的方案？为什么排除？" ``` **防误报铁律**： - 口语转写失真不计为矛盾 - 记忆模糊≠说谎 - 每条矛盾必须标注置信度 + "可能是转写/记忆误差"免责声明 - 认知画像是定级的**辅助证据**，不能替代六维度打分 - 输出是"建议"不是"结论"，最终判断由面试官做出 --- ## 行为锚点升级说明（v3.2） `references/behavioral_anchors.md` 中每个级别的描述已升级为**充要条件**，不是示例。 **关键规则**： - 达到该级别 → 必须满足该级别的所有"必须满足"条目 - 仅满足行为描述但不满足充要条件 → 不得给到该级别 - "使用Copilot写代码" → 如果没有 prompt 迭代/输出审校证据 → **只能是 L1** - "通过调整prompt模板" = "迭代优化prompt" → 语义相同，应判同一级别 **边界模糊处理**： - 优先看**量化证据**（"提升到85%" > "有提升"） - 优先看**反思/复盘证据**（"总结了X教训" > "做了X"） - 都没有 → **往低级别打** --- ## 参考案例校准（v3.2 新增） 评估边界候选人时，必须参考 `references/calibration-cases.md` 中的 5 个校准案例： - 案例 A：明确 L1 - 案例 B：明确 L2 - 案例 C：明确 L3 - 案例 D：边界 L2/L3 - 案例 E：边界 L3/L4 **不同实例对同一参考案例应输出完全一致的定级结果。** --- ## 防幻觉铁律（P0） | 规则 | 说明 | |------|------| | 禁止脑补姓名/公司/职位 | 未提供时用"候选人A/B"或"[未提供]"标注 | | 禁止捏造数据/指标 | 没有具体数字就标注"未提及" | | 禁止虚构经历/项目 | "使用AI工具" ≠ "主导AI项目" | | 禁止过度推断 | "参与" ≠ "主导"，"使用" ≠ "精通" | | 不确定性必须标注 | 无法确认的判断必须在报告中明确标注 | **违反以上任意一条 = 本次评估无效。** ## 冲突处理优先级 > 实测表现 > 面试口述 > 简历描述 ## 非均衡型候选人判定 | 情况 | 处理 | |------|------| | 综合L2，但某一维度L3+ | 标注"潜力型：{维度名}突出" | | 综合L3，但某一维度L1 | 标注"短板型：{维度名}薄弱" | | L4候选 | 必须架构设计力≥3且人机判断力≥3，否则降为L3 | ## 打分纪律 - 单维度最高给 3 分，除非有极强组织级影响力证据 - L4 极稀缺（架构设计力≥3 且人机判断力≥3），候选人有亮点 ≠ L4 - 双乘数加权必须执行，缺一不可 - 认知深度检查是必经步骤 - 简历审计是必经步骤：不经过漏洞穿透审计，不得打分 ## 已知坑点 1. 工具数量 ≠ 能力，看怎么用 2. "使用AI辅助"是废话，除非有具体案例 3. 面试记录只有结论没过程 → 降权 4. 信息不足就标注不足，不脑补 5. 验证通过≠高分：做了某事≠做得好 6. 项目Owner≠架构师：大公司"主导"可能是执行层面的 7. 表达≠协同：口头啰嗦不代表落地能力差 8. 复杂度×杠杆率才是真实含金量 9. 做过≠真懂：必须过认知深度4项检查 10. 杠杆率是隐藏因子：大厂执行者可能加权更低 11. 问题建模是最稀缺能力：模糊需求→AI系统 12. 年限是参考不是铁律：2年高成长可破格 13. AI简历有致命弱点：善于宏大叙事但无法编造完全自洽的商业细节 14. 高势能低细节是红旗：框架完美但缺乏独特长尾细节→AI生成嫌疑极高 15. AI应该做侦探不做判卷老师：核心输出是测谎面试题，不是简历打分 16. **v3.2 统一评分标准**：全系统只认"平均分→×4→综合得分→查表"一条路径，其他分数映射均为废弃 17. **行为锚点=充要条件**：不是示例，是必须满足的最低标准 18. **边界候选人必须对标参考案例**：不能凭感觉打 19. **自动推断得分仅供参考**：`_infer_dimension_scores` 仅做基础兜底，用户应手动通过 `--scores` 指定维度得分 20. **v3.3 认知复盘不替代定级**：认知画像是辅助证据，六维度打分才是定级依据 21. **飞书妙记转录质量影响分析**：口语断句/同音词可能导致矛盾引擎误报，需标注置信度 22. **认知模式≠能力分数**："这个人遇到challenge总是防御"比"修正能力=2.5分"有价值得多 23. **Mode C 降级路径**：用户要求认知复盘但只有简历（无面试记录）→ 降级为 Mode A（简历审计 + 测谎面试题），并在报告中说明"认知复盘需要面试过程数据，当前仅做简历审计" --- ## 部署已知坑点 ### ClawHub 发布 - **CLI `hermes skills publish --to clawhub` 尚未支持实际发布**，会返回 "ClawHub publishing is not yet supported. Submit manually at https://clawhub.ai/submit" - **当前发布方式**：打包 ZIP 后手动提交到 https://clawhub.ai/submit - **版本一致性**：publish 前确认 SKILL.md frontmatter 的 `version` 与实际一致（ClawHub 版本一致性铁律） ### ClawHub 供应链扫描 - 扫描器会把**任何字符串中的 `pip install`** 标记为 MEDIUM supply_chain 风险，包括： - `install.sh` 中的 `echo "安装: pip install xxx"` - `file_parser.py` 中的 `raise ImportError("需要安装xxx: pip install xxx")` - **修复方式**：改写措辞，如 `"请使用 pip 安装 xxx"` 或 `"缺少 xxx 依赖"` - 扫描 verdict 达到 CAUTION 且为 community source 时会 BLOCKED，需 `--yolo` 绕过或修复 --- ## 程序化使用（CLI） ```bash # 单次评估（仅简历） python main.py audit --resume 简历.pdf # 完整定级（简历 + 面试） python main.py evaluate --resume 简历.pdf --interview 面试记录.txt # 指定公司背景 python main.py evaluate --resume 简历.pdf --interview 面试记录.txt \ --env high --leverage high --growth high # 面试认知复盘（v3.3 Pro 新增） python main.py cognitive-review --interview 妙记转录.txt # 面试认知复盘 + 附带简历做交叉验证 python main.py cognitive-review --interview 妙记转录.txt --resume 简历.pdf # 批量处理 python main.py batch --input-dir candidates/ --output-dir reports/ # 指定维度得分（推荐） python main.py evaluate --resume 简历.pdf --interview 面试记录.txt \ --scores scores.json ``` scores.json 格式： ```json { "ai_fluency": 3.0, "human_ai_judgment": 2.5, "architecture_design": 3.0, "hybrid_orchestration": 3.0, "cognitive_depth": 2.5, "problem_modeling": 3.0 } ``` --- ## 参考文件 | 文件 | 说明 | |------|------| | `references/resume_audit.md` | 简历漏洞穿透审计详细指南 | | `references/behavioral_anchors.md` | L1-L4 每个维度的行为锚点（v3.2 充要条件版） | | `references/evaluation_matrices.md` | 完整评估矩阵（复杂度/杠杆率/认知深度/问题建模/成长速度） | | `references/interview_modules.md` | 四模块面试题库 + 评分细则 | | `references/output_templates.md` | 定级报告标准输出模板 | | `references/calibration-cases.md` | **评分一致性校准案例库**（v3.2 新增） | | `references/cognitive_review.md` | **面试认知复盘引擎**（v3.3 Pro 新增）— 矛盾检测/认知解析/深挖追问/认知画像 |


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