腾讯会议面试助手

SKILL.md

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name: interview-assistant-skill
description: 基于腾讯会议(tmeet)通讯录与会议录制/纪要，覆盖面试全链路——会前生成候选人画像与结构化面试提纲，会中记录关键信息，会后输出带维度评分与录用建议的结构化评估。当用户说"准备面试""生成面试提纲""面试评估""候选人画像""面试记录整理"时触发。
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# 面试助手（interview-assistant-skill）

> 基于官方「腾讯会议 Skill（tmeet）」二创 · 赛事主题「让开会更简单」

把一场面试从"凭感觉"变成"有结构、可追溯、可对比"。覆盖 **会前准备 → 会中记录 → 会后评估** 完整闭环，且全部建立在 tmeet 的通讯录与会议数据之上。

## 一、能力边界

- 单向依赖 **腾讯会议 Skill（tmeet）**：通讯录搜索候选人、会议录制/智能纪要/转写。
- 纯本地模式亦可：提供 `interview_helper.py`，用本地简历/纪要素材生成评估表，零依赖。

## 二、触发场景

- 用户说「帮我准备一场关于后端工程师的面试」
- 用户说「根据刚结束的面试生成评估表」
- 用户说「给候选人张三做画像 + 面试提纲」
- 用户说「整理这场面试记录，判断要不要推进」

## 三、标准工作流

### 阶段 1 · 会前（准备）
1. 通过 tmeet 通讯录检索候选人：`按用户名/手机号/邮箱搜索成员`，获取基础画像。
2. 读取岗位 JD 与候选人履历。
3. 产出**结构化面试提纲**：按「技术深度 / 工程经验 / 沟通协作 / 文化匹配 / 潜力」五个维度拆题，每维度 2-3 个由浅入深的问题。

### 阶段 2 · 会中（记录）
1. 通过 tmeet 拉取本场会议的智能纪要 / 转写。
2. 按五个维度抽取关键回答信号（正向/负向/待验证）。

### 阶段 3 · 会后（评估）
1. 将抽取信号送入评估模板，输出**维度评分表（1-5 分 + 理由）**。
2. 生成「优势 / 风险 / 录用建议（强烈推荐 / 推荐 / 待定 / 不推荐）」。
3. 如多人面试同一岗，可横向对比（见 `references/evaluation_template.md`）。

## 四、与 tmeet 的对接指令（给 Agent）

- 检索候选人：`tmeet 通讯录搜索 <姓名/手机/邮箱>`
- 拉取纪要：`tmeet 录制管理 列表/智能纪要/转写 <会议ID>`
- 会中控制（可选）：`tmeet 会中控制 呼叫成员入会`

> 若环境未安装 tmeet，直接读取用户提供的简历/纪要文件，走本地模式。

## 五、评估模板（维度）

| 维度 | 关注点 |
|------|--------|
| 技术能力 | 知识点深度、解决问题思路、边界意识 |
| 相关经验 | 与岗位要求的匹配度、同类项目体量 |
| 沟通表达 | 逻辑性、倾听、复述确认 |
| 文化匹配 | 协作风格、冲突处理、价值观契合 |
| 潜力 | 学习能力、自驱、成长性 |

## 六、示例

> 用户：根据刚结束的张三面试，生成评估表，岗位是后端工程师。
>
> 助手：拉取 tmeet 本场纪要 → 按五维度抽信号 → 输出评估表：
> - 技术能力 4/5（分布式经验扎实，但消息队列细节待验证）
> - 相关经验 5/5（3 个同体量项目）
> - 沟通表达 4/5
> - 文化匹配 4/5
> - 潜力 5/5
> - 录用建议：**推荐**，二面重点验证消息队列与高并发细节。

## 七、注意事项与局限

- 评估为**辅助决策**，最终录用由人决定；Skill 默认对缺失证据项标「待验证」，不臆造结论。
- 涉及候选人个人信息须遵守隐私与招聘合规要求。
- 评分启发式（见 `interview_helper.py`）为可解释的关键词信号统计，非黑盒模型；如需更准，可接入招聘系统数据（超出本 Skill 范围）。