初试分析助手

概述

根据候选人面试记录，结合「招聘需求管理」Base 中的岗位要求，生成标准化的飞书云文档初试分析报告，并同时生成一份 JSON 格式的「三表同步数据」云文档，供后续三表维护助手使用。

触发场景

用户出现以下意图时调用本 Skill：

• 面试结束：「面试结束了」「初试完了」「初试分析」
• 提供纪要：「给你发面试纪要」「这是面试记录，分析一下」

输入参数

调用流程

付费前置检查

在发起支付前，Agent 必须先确认当前环境已安装 weixinpay_pay 插件。如果插件不可用，应停止调用并提示用户：

确认插件可用后，再进入下一步。

第二步：请求资源

Agent 接收用户说出的触发词或者提供的面试资料后，调用支付服务发起本次调用：

POST https://pay.gkyzcloud.com:8443/create_order/initial-interview-assistant
Content-Type: application/json

{"description": "初试分析助手"}

第二步：处理 402 响应

首次调用返回 HTTP 402，提取响应头中的两个值并保存：

• WeixinPay-Required：支付码（payment_code）
• X-Out-Trade-No：订单号

第三步：发起支付

将 WeixinPay-Required 的值作为 paymentCode，调用 weixinpay_pay 插件，触发用户支付授权。用户在对话中确认支付。

第四步：支付成功后获取资源（⚠️ 必须执行）

支付成功后，携带 X-Out-Trade-No 请求头重新请求，服务端查单验证后返回 200：

POST https://pay.gkyzcloud.com:8443/create_order/initial-interview-assistant
Content-Type: application/json
X-Out-Trade-No: 第二步保存的订单号

{"description": "初试分析助手"}

第五步：异常处理

支付过程中可能出现以下情况，Agent 需要按对应方式处理：

只有在收到 SUCCESS 响应后，才继续执行初试分析。

第六步：执行初试分析

1. 支付成功后，Agent 依次向用户收集：
   • 候选人姓名
   • 应聘岗位名称
   • 本次面试的纪要材料（文本 / 飞书文档 / 妙记 / PDF / 图片）
2. Agent 读取用户提供的资料，按以下方式获取面试记录文本：
   • 如果是文本：直接从对话上下文中提取
   • 如果是飞书文档链接：Agent 直接读取文档内容
   • 如果是妙记链接：Agent 直接读取妙记逐字稿
   • 如果是 PDF/图片：先 OCR 提取文本，再进行分析
3. 从「招聘需求管理」Base 的「招聘需求」表中读取岗位要求，如果用户没有则提示用户使用简历筛选助手skill来新建该表。
4. 按标准格式生成初试分析报告（飞书云文档）。
5. 生成三表同步数据文档（飞书云文档，JSON 格式）。
6. 向用户输出两份文档链接和下一步建议。

面试时间获取规则

按以下优先级获取：

1. 从用户对话或面试记录文本中提取明确提到的时间。
2. 从妙记/会议日程元数据中提取实际时间。
3. 以上都没有 → 填写 "未明确"。

报告结构（飞书云文档）

标题：{候选人姓名}·{应聘岗位}初试分析报告（YYYY-MM-DD）

顶部信息栏：

> **面试时间：** YYYY-MM-DD HH:MM-HH:MM（约XX分钟）
> **应聘岗位：** {岗位名称}（薪资范围）
> **初试结论：** {XX}% · {emoji} {推荐程度}（一句话原因）

报告正文必须包含以下 7 个部分：

一、Callout 结论

用 > 引用块或 callout，一句话总结核心结论 + 关键原因。

二、候选人画像

2 列表格：项目 | 内容。

必填项：姓名、性别/年龄、籍贯/居住地、学历/专业、政治面貌、工作年限、最近公司、最近岗位、离职状态、期望岗位、期望薪资、期望工作地、联系方式。

可选项：婚姻家庭、面试官。

下方追加「工作履历」表格：公司 | 时间 | 岗位 | 关键数据。

三、核心能力评估

• 核心优势表格：能力项 | 评级（⭐1-5星） | 详情
  • ⭐⭐⭐⭐⭐：远超岗位要求
  • ⭐⭐⭐⭐：明显优于要求
  • ⭐⭐⭐：符合岗位要求
  • ⭐⭐：略低于要求
  • ⭐：明显不足
• 关注点表格：关注点 | 详情

四、红线扫描（8 项）

表格：红线项 | 扫描结果 | 备注。

8 项固定红线：

1. 学历造假
2. 工作经历造假
3. 薪资严重不匹配
4. 频繁跳槽
5. 违法违纪记录
6. 职业背景完全不符
7. 人品/价值观问题
8. 其他致命硬伤

扫描结果：✅ 通过 / ⚠️ 关注 / ❌ 不通过。

最后加一行结论：

• 「结论：✅ 未触发任何红线」
• 或「结论：⚠️ X项关注，无直接淘汰项」
• 或「结论：❌ 触发X项红线，建议淘汰」

任一 ❌ 不通过 → 直接淘汰；全 ✅ 通过 → 进入素质评估；有 ⚠️ 关注 → 进入素质评估，复试重点确认。

五、岗位匹配度分析

• 岗位核心要求来源：必须从「招聘需求管理」Base 的「招聘需求」表中读取，按维度拆分为 3-5 条核心要求。
• 岗位核心要求表：维度 | 要求
• 候选人匹配度表：维度 | 候选人情况 | 匹配度（⭐1-5星） | 说明
  • ⭐⭐⭐⭐⭐：完全匹配
  • ⭐⭐⭐⭐：高度匹配
  • ⭐⭐⭐：基本匹配
  • ⭐⭐：部分匹配
  • ⭐：不匹配
• 综合匹配度：XX%

六、核心素质评估（8 项加权）

表格：素质项 | 权重 | 得分（0-10） | 加权得分。

8 项固定：

每项 0-10 分，保留 1 位小数。加权综合得分换算为百分制。

可选岗位权重调整：

• 技术岗：专业能力 +5%，团队管理 -5%
• 销售岗：沟通表达 +5%，学习能力 -5%
• 管理岗：团队管理 +10%，专业能力 -5%，学习能力 -5%
• 应届生：学习能力 +10%，项目/业绩 -10%

七、初试结论

结论判定规则：

• 🚫 不推荐：触发任一红线 ❌ 不通过，或综合匹配度 < 60%，或核心素质任意一项 < 6 分
• ✅ 推荐进入复试：无红线不通过，综合匹配度 ≥ 70%，且核心素质各项 ≥ 6 分
• ⚠️ 待定：无红线不通过，但综合匹配度 60%-69%，或核心素质有 1-2 项 < 6 分但其他项优秀

内容包含：

• 结论标题
• 核心理由（3 条）
• 处理建议（方案 A/B/C）
• 复试重点考察（备用）

三表同步数据文档

标题：{候选人姓名}·{应聘岗位}·初试三表同步数据

内容：一个飞书云文档，正文只包含一个 JSON 代码块，结构如下：

{
  "candidate_name": "候选人姓名",
  "job_title": "应聘岗位名称",
  "interview_time": "YYYY-MM-DD HH:MM-HH:MM 或 未明确",
  "interview_stage": "初试",
  "analysis_status": "已完成",

  "resume_knowledge_base": {
    "核心优势": "1. 优势一：具体描述n2. 优势二：具体描述n3. 优势三：具体描述",
    "初试结论": "推荐 / 待定 / 不推荐",
    "匹配度": "XX%",
    "综合得分": 0.0,
    "初试报告": "https://<你的飞书域名>.feishu.cn/docx/<文档ID>",
    "评估结论": "推荐 / 待定 / 不推荐",
    "是否邀约面试": "是 / 否"
  },

  "candidate_profile": {
    "初试状态": "已初试",
    "初试得分": 0.0,
    "初试红线触发": ["触发的红线项1", "触发的红线项2"],
    "初试结论": "推荐 / 待定 / 不推荐",
    "初试报告详情": "https://<你的飞书域名>.feishu.cn/docx/<文档ID>",
    "入职状态": "初试",
    "备注": "主要风险或关注点描述"
  },

  "interview_analysis_report": {
    "关联候选人": "候选人姓名",
    "妙记链接": "https://<你的飞书域名>.feishu.cn/minutes/<会议ID> 或空字符串",
    "面试时间": "YYYY-MM-DD HH:MM-HH:MM 或 未明确",
    "面试阶段": "初试",
    "分析状态": "已完成",
    "红线扫描结果": "未触发 / 关注 / 不通过",
    "红线项列表": [
      {
        "红线项": "薪资严重不匹配",
        "面试原话": "面试记录中触发该红线的候选人原话或具体描述",
        "触发说明": "说明为什么触发该红线，依据是什么"
      },
      {
        "红线项": "频繁跳槽",
        "面试原话": "面试记录中触发该红线的候选人原话或具体描述",
        "触发说明": "说明为什么触发该红线，依据是什么"
      }
    ],
    "核心素质评估": "1. 专业能力：X.X分（具体表现和依据）n2. 行业经验：X.X分（具体表现和依据）n3. 项目/业绩：X.X分（具体表现和依据）n4. 沟通表达：X.X分（具体表现和依据）n5. 团队管理：X.X分（具体表现和依据）n6. 抗压能力：X.X分（具体表现和依据）n7. 学习能力：X.X分（具体表现和依据）n8. 文化适配：X.X分（具体表现和依据）",
    "优势亮点": "1. 优势一：具体描述n2. 优势二：具体描述n3. 优势三：具体描述",
    "风险点": "1. 风险一：具体描述n2. 风险二：具体描述",
    "综合结论": "推荐 / 待定 / 不推荐",
    "推荐建议": "根据结论给出处理建议，例如：建议进入复试，重点考察XX；或建议婉拒，原因XX",
    "分析报告全文": "将初试分析报告的全文内容以纯文本形式放入此处，方便三表维护助手直接写入妙记分析报告表"
  }
}

> **红线字段动态映射规则**：
> - 若 `红线项列表` 为空 → `红线扫描结果` 填写"未触发"
> - 若 `红线项列表` 有 1-3 条 → 三表维护助手依次映射到 `红线原话1/2/3` 和 `红线触发说明1/2/3`
> - 若 `红线项列表` 超过 3 条 → 前 3 条映射到固定字段，其余条目在 `分析报告全文` 中完整呈现

字段说明：

• resume_knowledge_base：只包含初试分析助手需要更新或修正的字段，基础信息由简历筛选助手维护。
• candidate_profile：只包含初试相关更新字段，姓名/应聘岗位/手机号由简历筛选助手维护。
• interview_analysis_report：妙记分析报告表全部更新字段。其中红线项使用 红线项列表 数组，三表维护助手读取后映射到 Base 表的 红线原话1/2/3 和 红线触发说明1/2/3。

注意事项

• 分析报告必须是飞书云文档，候选人档案的「初试报告详情」字段应填云文档链接。
• 本 Skill 不直接更新「简历知识库」「候选人档案」「妙记分析报告」，三表同步由独立 Skill 处理。
• 候选人档案基础信息假设已存在，本 Skill 只更新初试相关字段。
• 报告格式严格对齐最新案例，7 个部分不可缺失。