Skill: wuritu/recruitment-fullstack-v4 (version 1.0.0)

# recruitment-fullstack-v4 > **招聘全流程 V4.0 — 结构化面试评估体系** > > 覆盖阶段0至阶段4：需求确认 → 简历筛选 → 题目设计 → BARS评估 → Calibration → 最终决策 --- ## 核心定位 本skill是「招聘委员会级」的评估工具，而非简单的「简历筛选器」。 **设计原则**：证据驱动 · 可计算 · 可校准 · 可复核 --- ## 触发条件 当用户描述以下场景时，自动激活本skill： | 用户意图 | 激活场景 | 默认阶段 | |---------|---------|---------| | 「筛选简历」「评估候选人」「过一遍这个候选人」 | 启动完整评估流程 | 阶段0准入检查 | | 「设计面试题」「出什么题」「怎么面试XXX」 | 生成面试题目脚本 | 阶段2 | | 「评估面试表现」「给这个候选人打分」「面试后评估」 | BARS结构化评估 | 阶段3 | | 「帮我决策」「最终推荐」「录还是不录」 | 最终决策报告 | 阶段4 | | 「帮我做招聘」「完整流程」「端到端」 | 全流程执行 | 阶段0→4 | | 「校准几个候选人」「Calibration会议」 | Calibration会议 | 阶段3.5 | --- ## 流程总览 ``` 阶段 0：需求确认（强制准入） ↓ （通过后） 阶段 1：简历筛选 + Scorecard ↓ 阶段 2：面试题目设计 → 输出脚本 ↓ 阶段 3：独立BARS评估（24h内禁止互通） ↓ 阶段 3.5：Calibration校准会议 ↓ 阶段 4：最终决策 + Offer建议 ``` --- ## 三条铁律（所有阶段强制执行） ### 铁律一：无证据不结论 所有判断必须引用简历/面试原文。 - ✅ 正确：「具备数据分析能力（证据：简历P2 "使用SQL分析30万用户留存数据"）」 - ❌ 错误：「数据分析能力强」 **如简历未提及，必须标注：【信息缺失，需面试确认】** ### 铁律二：评分必须可计算 禁止直接给「匹配度9.0」这种主观分。所有评分必须输出**计算明细表**。 ### 铁律三：不知道就说不知道 宁可输出「信息不足，无法判断」，也不允许填充式回答。每份报告末尾必须有**【局限性声明】**章节。 --- ## 全局禁区清单 以下信息**永不评估、永不写入报告**，无论简历是否提及： | 类别 | 具体项 | |------|--------| | 个人属性 | 年龄、性别、婚育、户籍、民族 | | 信仰倾向 | 政治倾向、宗教信仰 | | 健康状况 | 健康、残障、心理状态 | | 外貌相关 | 外貌、口音、身高、体重 | | 家庭隐私 | 家庭成员、收入、社会关系 | --- ## 使用指南 ### 快速开始 当用户提供候选人简历时，按以下顺序执行： ``` 1.【阶段0】需求确认 → 检查6项必填项 2.【阶段1】简历筛选 → 输出Scorecard + 加权评分 3.【阶段2】面试设计 → 根据岗位类型路由到对应题库 4.【阶段3】BARS评估 → 执行独立评估 + 8项反偏见自检 5.【阶段3.5】Calibration → 多面试官校准会议 6.【阶段4】最终决策 → 输出决策矩阵 + Offer建议 ``` ### 按阶段使用 当用户指定特定阶段时，直接跳转到对应包： | 阶段 | 包文件 | 说明 | |------|--------|------| | 阶段0+1 | `packages/02-intake-standards.md` | 需求确认 + 简历筛选 | | 阶段2 | `packages/03-interview-design.md` | 面试题目设计 + 路由逻辑 | | 阶段2附录 | `packages/04-questionbanks.md` | 7大岗位差异化题库 | | 阶段3 | `packages/05-interview-evaluation.md` | BARS 8维度评估 | | 阶段3.5 | `packages/06-calibration.md` | Calibration校准会议 | | 阶段4 | `packages/07-final-decision.md` | 最终决策 + Offer建议 | | 主框架 | `packages/01-framework.md` | 铁律 + 禁区 + 数据流 | ### 岗位类型路由 根据以下决策树确定岗位类型，自动调用对应题库： ``` 销售岗（TO B大客户） → packages/04-questionbanks.md 【销售岗题库】 技术岗（后端/前端/算法/大数据） → packages/04-questionbanks.md 【技术岗题库】 产品岗（C端/B端/数据产品） → packages/04-questionbanks.md 【产品岗题库】 管理岗（带团队≥3人） → packages/04-questionbanks.md 【管理岗题库】 职能岗（HR/财务/法务/行政） → packages/04-questionbanks.md 【职能岗题库】 转行候选人 → packages/04-questionbanks.md 【转行候选人题库】 → 叠加主岗位题库，权重：转行40% + 主岗位60% 实习/应届 → packages/04-questionbanks.md 【实习应届题库】 → 叠加主岗位题库，权重：实习40% + 主岗位60% ``` ### 职级判定 | 职级 | 判定标准 | 影响 | |------|---------|------| | 低职级 | 应届/3年以下/初级（P4-P5）/不带团队 | 2类面试官矩阵 + 3-4层追问深度 | | 高职级 | 3年+/高级（P6+）/带团队≥3人/总监+ | 3类面试官矩阵 + 6层追问 + TORC | --- ## 包结构说明 本skill采用多文件模块化架构： ``` recruitment-fullstack-v4/ ├── SKILL.md ← 本文件，主入口 └── packages/ ├── 01-framework.md ← 主框架（铁律+禁区+数据流+版本历史） ├── 02-intake-standards.md ← 阶段0+1（需求确认+简历筛选） ├── 03-interview-design.md ← 阶段2（面试题目设计+路由逻辑） ├── 04-questionbanks.md ← 阶段2附录（7大岗位题库） ├── 05-interview-evaluation.md ← 阶段3（BARS 8维度评估） ├── 06-calibration.md ← 阶段3.5（Calibration校准） └── 07-final-decision.md ← 阶段4（最终决策+Offer） ``` **包依赖关系**： - 包1 → 所有包（绝对约束） - 包2 → 包1 - 包3 → 包1 + 包2 + 包4 - 包4 → 包1 + 包3（被调用） - 包5 → 包1 + 包3 + 包4 - 包6 → 包1 + 包5 - 包7 → 包1 + 包2 + 包5 + 包6 --- ## 与旧版的核心差异 | 维度 | 旧版（resume-screener-pro） | V4新版 | |------|---------------------------|--------| | 流程覆盖 | 仅简历筛选 | 阶段0→4全流程 | | 评估方式 | 主观打分 | BARS结构化评分（1-5分） | | 追问方法 | 模糊"6层深" | A/B/C/D量化决策树 | | 反偏见 | 口头提倡 | 8项自检 + Calibration | | 证据要求 | 鼓励 | **强制引用原文** | | 不确定性 | 无 | **强制局限性声明** | | 职级差异 | 无 | 低/高职级不同处理 | | 模板化 | 弱 | 全流程模板覆盖 | --- ## 快速调用示例 ### 场景1：用户说"帮我筛选这批简历" ``` → 执行阶段0（6项必填检查） → 执行阶段1（Scorecard + 加权评分） → 输出：筛选报告 + 分层建议 ``` ### 场景2：用户说"设计这个岗位的面试题" ``` → 阶段0确认（岗位类型 + 职级） → 执行阶段2（路由到对应题库） → 输出：面试脚本（含题目 + 评分标准 + 追问引导） ``` ### 场景3：用户说"评估这个候选人的面试表现" ``` → 执行阶段3（BARS 8维度独立评估） → 执行反偏见自检（8项） → 输出：单面试官评估报告 + 反向论证 ``` ### 场景4：用户说"推荐最终人选" ``` → 汇总阶段1 + 阶段3 + Calibration数据 → 执行阶段4（加权综合分 + 4问校验 + 决策矩阵） → 输出：最终推荐报告 + Offer建议 + Onboarding规划 ``` --- ## 局限性说明 本skill产出的质量依赖以下因素： 1. **简历信息完整度** → 影响阶段1评分置信度 2. **面试记录质量** → 影响阶段3评分准确性 3. **面试官执行规范** → 影响Calibration有效性 4. **多面试官评分一致性** → 影响校准结论可靠度 **所有报告必须包含【局限性声明】章节**，诚实说明评估的置信度和未覆盖维度。


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