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interview-question-scorecard-generator 业务诊断助手

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更多技能

概述

业务诊断助手用于回答「这件事该怎么做」、面试、评分表、招聘,适合人力资源、管理者、运营、software在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。 它会结合面试需求说明、粘贴岗位要求、能力项、面试轮次、候选人级别和考察重点。等输入,整理关键上下文,并输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物,便于继续执行、复盘或交付。

什么时候使用

适用场景

  • 用户提出“这件事该怎么做”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果
  • 人力资源、管理者、运营、software需要围绕业务诊断助手生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物
  • 用户已经准备了生成重点(选择本次面试题与评分卡生成最需要优先处理的方向。)、评分规则与限制(补充评分等级、淘汰项、敏感问题禁区和人工复核要求。)、上传面试资料(上传岗位画像、能力模型、历史题库、面试记录或评分模板。),希望整理成可执行的分析或优化结果
  • 用户需要把业务诊断助手相关材料转成清晰结论、优先级和下一步动作

调用方式

通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API:

命令示例

基础调用

python3 scripts/run.py --params '{}'

带常用参数调用

python3 scripts/run.py --params '{"scorecardFocus":"行为问题"}'

参数说明

参数类型必填默认说明
scorecardFocusstring行为问题选择本次面试题与评分卡生成最需要优先处理的方向;可选值:行为问题案例题评分锚点追问清单
scoringRuleNotesstring-补充评分等级、淘汰项、敏感问题禁区和人工复核要求
interviewGuideFilestring-上传岗位画像、能力模型、历史题库、面试记录或评分模板
competencyModelLinkstring-填写公开可访问的能力模型、岗位说明或面试流程链接;需要传可访问的完整 URL
roleInterviewContextstring-说明岗位、职级、业务线、面试时长、面试官角色和轮次目标
interviewRequirementTextstring-粘贴岗位要求、能力项、面试轮次、候选人级别和考察重点

完整机器可读参数结构见 references/form-schema.json

参数取值参考

当前技能没有需要额外查表的分类参数。

支持的输入格式

当前技能直接接收 JSON 参数;如果参数里包含链接字段,请传完整、可访问的 URL。

示例请求

下面的示例参数可直接传给 scripts/run.py,runner 会把它们发送给 AI Skills API。

python3 scripts/run.py --params '{"scorecardFocus":"行为问题"}'

等价的 --params JSON:

{
  "scorecardFocus": "行为问题"
}

返回结果示例

{
  "success": true,
  "data": {
    "message": "示例结果请以技能真实返回结构为准。"
  },
  "meta": {
    "executionTime": 842,
    "cached": false
  }
}

交付内容

  • 摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物:围绕用户目标整理可直接阅读、复盘或交付的核心结果。
  • 输入材料解读:结合生成重点(选择本次面试题与评分卡生成最需要优先处理的方向。)、评分规则与限制(补充评分等级、淘汰项、敏感问题禁区和人工复核要求。)、上传面试资料(上传岗位画像、能力模型、历史题库、面试记录或评分模板。)提炼关键上下文和判断依据。
  • 下一步动作:给出优先级、执行建议或可继续加工的内容框架。

结果使用建议

  • 先判断输出是否回答了用户关于「业务诊断助手」的核心问题。
  • 再检查结果是否覆盖摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物,以及是否给出明确下一步动作。
  • 如果输入材料较少,建议让用户补充目标、受众、限制条件或原始材料后再运行。

运行前准备

  • AISKILLS_BASE_URL:默认 https://ai-skills.ai
  • AISKILLS_API_KEY:必填,用于认证调用
  • AISKILLS_TENANT_ID:默认 default
    Good AI Tools