面试助手

面试评审的三个常见痛点

• 维度不统一：不同面试官侧重不同，“感觉不错”难复现，同岗位横向对比无标尺。
• 过程不可追溯：讨论散落在转写与纪要中，证据难回溯，录用理由写不清。
• 准备与会后脱节：提纲与评估未对齐，记录与结论缺少结构化桥梁。

面试助手如何工作

基于官方「腾讯会议 Skill（tmeet）」，围绕面试闭环提供结构化能力：

会前准备

• 在 tmeet 通讯录中检索候选人，读取岗位 JD 与履历。
• 生成结构化面试提纲：按 技术能力、相关经验、沟通表达、文化匹配、潜力 五维拆题，每维度 2-3 个由浅入深的问题。

会中记录

• 通过 tmeet 拉取本场会议的智能纪要 / 转写。
• 按五个维度抽取关键回答信号：正向、负向、待验证。

会后评估

• 将抽取信号送入评估模板，输出维度评分表（1-5 分 + 理由）。
• 生成优势 / 风险 / 录用建议（强烈推荐 / 推荐 / 待定 / 不推荐）。
• 同一岗位多人面试时可横向对比，便于复盘与校准。

若环境未安装 tmeet，可直接使用提供的 interview_helper.py，基于本地简历 / 纪要素材生成评估表，走零依赖的本地模式。

适用边界与注意点

• 单向依赖 tmeet：通讯录搜索、录制管理、智能纪要 / 转写由其提供；未接入时可回退本地文件模式。
• 可解释评分：启发式逻辑为关键词信号统计，便于审计与复盘；如需更高精度，可接入招聘系统数据（超出本 Skill 范围）。
• 辅助决策：评估用于提供证据与结构，最终录用由人决定。缺失证据项默认标为“待验证”，不臆造结论。
• 合规提示：涉及候选人个人信息须遵守隐私与招聘合规要求。