Install
openclaw skills install @golgys0621/interview-assistant-skill基于腾讯会议(tmeet)通讯录与会议录制/纪要,覆盖面试全链路——会前生成候选人画像与结构化面试提纲,会中记录关键信息,会后输出带维度评分与录用建议的结构化评估。当用户说"准备面试""生成面试提纲""面试评估""候选人画像""面试记录整理"时触发。
openclaw skills install @golgys0621/interview-assistant-skill基于官方「腾讯会议 Skill(tmeet)」二创 · 赛事主题「让开会更简单」
把一场面试从"凭感觉"变成"有结构、可追溯、可对比"。覆盖 会前准备 → 会中记录 → 会后评估 完整闭环,且全部建立在 tmeet 的通讯录与会议数据之上。
interview_helper.py,用本地简历/纪要素材生成评估表,零依赖。按用户名/手机号/邮箱搜索成员,获取基础画像。references/evaluation_template.md)。tmeet 通讯录搜索 <姓名/手机/邮箱>tmeet 录制管理 列表/智能纪要/转写 <会议ID>tmeet 会中控制 呼叫成员入会若环境未安装 tmeet,直接读取用户提供的简历/纪要文件,走本地模式。
| 维度 | 关注点 |
|---|---|
| 技术能力 | 知识点深度、解决问题思路、边界意识 |
| 相关经验 | 与岗位要求的匹配度、同类项目体量 |
| 沟通表达 | 逻辑性、倾听、复述确认 |
| 文化匹配 | 协作风格、冲突处理、价值观契合 |
| 潜力 | 学习能力、自驱、成长性 |
用户:根据刚结束的张三面试,生成评估表,岗位是后端工程师。
助手:拉取 tmeet 本场纪要 → 按五维度抽信号 → 输出评估表:
- 技术能力 4/5(分布式经验扎实,但消息队列细节待验证)
- 相关经验 5/5(3 个同体量项目)
- 沟通表达 4/5
- 文化匹配 4/5
- 潜力 5/5
- 录用建议:推荐,二面重点验证消息队列与高并发细节。
interview_helper.py)为可解释的关键词信号统计,非黑盒模型;如需更准,可接入招聘系统数据(超出本 Skill 范围)。