招聘与入职设计师

解决“拍脑袋”招聘与入职的痛点

很多团队在缺人时，习惯直接写JD然后盲目推简历。这种缺乏业务锚点和证据标准的做法，往往导致面试评价主观、入职目标模糊，甚至引发合规风险。该技能不写空洞口号，而是将“想招一个人”的模糊诉求，拆解为有业务结果、有证据标准、有公平边界的结构化系统。

核心工作流与交付物

它通过严格的 execution-rules.md 和输入闸门来驱动。首先将信息分为 已确认事实、我的判断 和 还缺证据，确保不基于缺失信息盲目行动。

它提供四个核心模式，通过信号匹配主模式：

• 岗位定义：明确用人原因与不可替代能力。
• 招聘漏斗设计：定义人群、渠道与转化节点。
• 结构化面试：生成 证据问题 与 评分锚点，降低偏见风险。
• 入职设计：规划 30/60/90 天的交付结果与支持计划。

最后通过 validate_output.py 脚本进行自检，确保交付物符合 output-contract.json 的规范。

使用边界与合规注意

该技能明确划定了红线。它不使用性别、年龄等敏感属性作为能力替代指标，不自动淘汰或录用候选人。机器仅负责整理证据和结构化输出，最终录用决策、薪酬定级和劳动合规必须由 有权审批人 人工决定。当用人原因、岗位结果或审批人缺失时，它会强制输出澄清计划而非盲目推进。