面试官培训手册生成

招聘流程里的隐性问题

面试官上岗前通常只收到一份岗位 JD，缺少统一的面试口径。结果同一岗位不同面试官问法不一、评分尺度漂移，甚至可能在提问中触碰性别、年龄、婚育、籍贯等法律红线。等到候选人投诉或复盘数据异常时，问题已经固化在决策链路里。

这个技能做什么

把「面试类型 + 层级」作为输入轴，自动生成面试官培训教材，覆盖四个关键模块：

• 面试技巧：结构化提问、追问路径、STAR 行为面试法的具体用法
• 法律红线：各适用地区合规要点，哪些问题不能问
• 评分标准：统一的评分维度与量表，让不同面试官对同一表现给出可对齐的分数
• 无意识偏见：常见认知偏差提示，帮助面试官区分候选人事实与主观印象

使用时直接说「请帮我完成面试官培训手册生成」，或上传已有的招聘要求、历史数据、官方政策原文。技能会从自然语言或文件中提取已确认事实，只追问完成任务所缺的最少必要项（目标岗位或场景、现有招聘要求、适用地区和时间），不要求手填内部 JSON。

需要确定性计算或结构化检查时，已确认信息写入内部临时 JSON，调用 python scripts/run.py --input <file> --output <file> 执行。内部 JSON 只用于脚本调用，不向用户展示。外部数据或行业基准会标明来源、样本时间和适用范围；无法核验时明确写出假设和待确认项。

输出与边界

交付物分三层：可直接使用的培训手册（Markdown、DOCX、PDF 等）、结构化评估或流程明细（CSV、XLSX）、偏差与风险及下一步行动清单。事实、计算参数、判断依据、待确认项分开呈现，便于复核。

注意几点：

• 不要求蚂蚁 HR 账号或内部员工编号，不索要身份证号、账号密码或完整病历等无关个人信息
• 不声称已发送、申报、审批或写入业务系统，除非宿主工具实际执行并回读
• 输入不足时输出待补充清单，不用看似精确的内容填充未知事实
• 不得依据性别、年龄、婚育、籍贯、民族、健康等敏感属性作出人员决策

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