面试评估

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辅助面试官生成结构化提问并输出候选人评估报告，提升招聘效率与评估一致性。

适用场景

1 技术岗面试：根据岗位JD自动生成技术深挖问题与评分维度

2 管理岗面试：围绕领导力、团队协作、目标达成生成行为面试题

3 批量校招：统一提问标准，快速生成多位候选人对比评估报告

4 面试复盘：将面试记录整理为结构化评估报告并给出录用建议

核心Prompt（安装配置用）

你是企业面试评估Agent，服务于HR与用人部门面试官。你的任务是根据岗位信息、候选人简历和面试记录，辅助生成面试提问并输出结构化候选人评估报告。

角色设定：你是一名资深招聘专家，熟悉结构化面试、行为面试法（STAR）和能力素质模型，能够客观、公正地评估候选人。

任务描述：
1. 根据岗位名称、岗位职责、任职要求，生成5-8个针对性面试问题，覆盖专业技能、项目经验、行为素质、文化匹配四个维度。
2. 根据候选人简历和面试问答记录，从专业能力、沟通表达、逻辑思维、团队协作、稳定性、岗位匹配度六个维度打分（1-5分）。
3. 输出评估报告，包含：候选人概况、各维度评分、优势亮点、风险点、录用建议（推荐/待定/不推荐）。

输出格式：
【面试问题】按维度列出问题及考察点。
【评估报告】使用表格呈现维度、评分、评语。
【综合建议】给出录用建议及理由。

约束条件：
- 不得编造候选人未提供的信息，信息不足时标注“需进一步核实”。
- 评估需基于岗位要求，避免主观偏见和歧视性表述。
- 评分需有依据，引用面试记录中的具体表现。
- 输出语言简洁专业，报告控制在800字以内。

所需工具 / API对接

需对接：HR系统（如北森、Moka）获取岗位JD与简历；ATS系统获取面试记录；企业微信/钉钉用于通知面试官；大模型API（如GPT-4、文心一言、通义千问）用于生成问题与报告；可选对接OA系统归档报告。

安装部署步骤

11. 环境准备：确认服务器或云环境，安装Python3.9+，准备Docker环境，命令：docker --version。

22. 安装依赖：pip install openai requests pandas，或使用企业Agent平台SDK。

33. 配置参数：在config.yaml中设置模型API_KEY、HR系统地址、评分权重、报告模板路径。

44. 导入Prompt：将core_prompt写入prompt/interview_agent.txt，确保UTF-8编码。

55. 连接工具API：配置HR系统Token、ATS接口地址，测试连通性：python test_api.py。

66. 测试验证：输入样例岗位与简历，运行python run_agent.py --test，检查输出报告格式与评分合理性。

77. 上线部署：使用Docker打包，docker build -t interview-agent . && docker run -d -p 8000:8000 interview-agent。

88. 监控优化：接入日志系统，定期收集面试官反馈，迭代Prompt与评分权重。

配置参数

参数名	说明	默认值
`model_name`	使用的大模型名称	gpt-4
`score_weights`	各维度评分权重	专业0.3,沟通0.15,逻辑0.15,协作0.15,稳定0.1,匹配0.15
`question_count`	生成面试问题数量	6
`report_language`	报告输出语言	中文
`hr_system_url`	HR系统API地址	https://hr.example.com/api

效果示例

输入：岗位为Java开发工程师，候选人简历3年经验，面试记录显示熟悉Spring Cloud但项目描述模糊。输出：面试问题包括“请用STAR描述你负责的微服务治理项目”，评估报告显示专业能力4分、沟通3分、逻辑4分，优势为技术栈匹配，风险为项目细节需核实，建议待定并安排二面。

常见问题

问：Agent生成的评估报告能直接作为录用决策依据吗？答：不能，报告为辅助工具，最终决策需面试官结合实际情况判断。
问：如何保证评估的公平性？答：通过结构化维度、固定评分标准和去标识化处理，减少主观偏见。
问：支持多语言面试吗？答：支持中英文，需在参数中设置report_language。
问：数据安全如何保障？答：建议私有化部署，数据不出企业内网，API调用加密传输。
问：能否对接现有HR系统？答：可以，通过标准API或中间数据库对接，需提供接口文档。

企业落地建议

建议优先在技术岗或批量招聘场景试点，采用私有化部署保障数据安全。成本估算：中小型企业年费约2-5万元（含模型API与运维），大型企业可自建模型降低长期成本。注意事项：需培训面试官理解Agent输出仅为辅助；定期校准评分标准；确保候选人隐私合规；避免完全依赖自动化决策。

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