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

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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

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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

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流程总览#

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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

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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。

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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

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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：

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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+1packages/02-intake-standards.md需求确认 + 简历筛选阶段2packages/03-interview-design.md面试题目设计 + 路由逻辑阶段2附录packages/04-questionbanks.md7大岗位差异化题库阶段3packages/05-interview-evaluation.mdBARS 8维度评估阶段3.5packages/06-calibration.mdCalibration校准会议阶段4packages/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：

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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

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包结构说明#

本skill采用多文件模块化架构：

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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

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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

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快速调用示例#

场景1：用户说"帮我筛选这批简历"#

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→ 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"#

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→ 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"#

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→ 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"#

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→ 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

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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。