面试日程智能排期器

排期冲突是如何产生的

招聘流程里，排期是最容易被低估的一环。面试官的可用时段分散在各自的日历里，候选人有偏好和硬约束，还有时区、岗位要求、招聘场景的差异。靠邮件来回确认，常见的结果是：时段冲突没人发现、邀请发了但信息不全、面试官临时改期后候选人没同步。

这个技能要解决的就是「输入分散、口径不一、结果不可复核」的问题。它把排期当成一个可校验的数据任务，而不是一轮临时沟通。

核心能力与工作方式

技能以自然语言为入口。用户可以直接说：输入面试官可用时段+候选人偏好，自动排期+冲突检测+自动发送日历邀请和邮件通知，也可以上传现有文件。系统从用户原话或文件中提取已确认事实，只追问完成任务所缺的最少信息，不需要用户手填内部 JSON。

最少需要提供：

• 目标岗位或招聘场景
• 现有招聘要求或数据
• 适用地区和时间

可选信息：

• 已有模板、历史数据或官方政策原文
• 希望的输出格式

执行分三步走：

1. 从自然语言或上传文件中提取已确认事实，只追问缺失的最少必要项
2. 先检查字段、口径、时间范围和异常值，再生成可复核的明细与结论
3. 把事实、计算参数、判断依据、待确认项和下一步行动分开呈现

需要确定性计算或结构化检查时，技能会将已确认信息写入内部临时 JSON 并运行 python scripts/run.py --input --output。这个内部 JSON 只用于脚本调用，不会向用户展示，也不要求用户手填。涉及外部数据或行业基准时，会标明来源、样本时间和适用范围；无法核验的部分写明假设和待确认项。

交付物与边界

对话中先给结论和关键明细，再按任务生成可下载的交付物，支持 Markdown、CSV、XLSX、DOCX、PDF、Mermaid 或图片，内容为可直接使用的招聘交付物、结构化评估或流程明细，以及偏差、风险和下一步行动清单。

使用时需要注意边界：

• 不要求蚂蚁HR账号、内部员工编号或用户手写 JSON
• 不声称已发送邀请、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替代未知事实
• 只处理任务所需的最少个人信息，不索要无关身份证号、账号密码或完整病历
• 不得依据性别、年龄、婚育、籍贯、民族、健康等敏感属性作出不当人员决策