关于 interview-system-designer
面向招聘团队的面试设计技能,可按岗位、级别和能力项设计面试流程与题库,并通过统计分析识别面试官偏差和校准漂移。
主要功能
- 01设计岗位与级别专属面试流程
- 02生成带评分标准的能力题库
- 03提供校准示例与追问
- 04分析面试官偏差和趋势漂移
- 05生成评分卡与复盘指南
- 06提供偏差防范措施
适用场景
- 01为不同资历岗位建立面试流程
- 02编写能力导向的问题与评分标准
- 03生成面试评分卡和复盘材料
- 04分析面试官评分偏差及变化
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ borghei/ claude-skills --skill interview-system-designer安装后在 Claude Code 中输入/interview-system-designer确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
hiring_calibrator.pyloop_designer.pyquestion_bank_generator.pyREADME.mdassets/sample_interview_results.jsonsample_role_definitions.jsonexpected_outputs/product_manager_senior_questions.jsonproduct_manager_senior_questions.txtsenior_software_engineer_senior_interview_loop.jsonsenior_software_engineer_senior_interview_loop.txtreferences/bias_mitigation_checklist.mdcompetency_matrix_templates.mddebrief_facilitation_guide.mdtool-reference.mdworkflows-and-templates.md详细介绍
面试系统设计师
设计特定岗位的面试流程,生成基于能力的题库和评分标准,并通过统计校准分析检测面试官偏见。
核心能力
- 面试流程设计 — 根据岗位/级别/团队定制面试流程,包括轮次、时间分配、面试官技能要求和评分卡模板。
- 题库生成 — 根据能力生成问题,配有 1-4 分评分标准、后续追问,以及较差/良好/出色的校准示例。
- 招聘校准 — 检测不同面试官和时间段之间的统计偏见和偏移,并提供辅导建议。
- 评分与基准 — 4 分制评分标准、目标分数分布(20/40/30/10)、面试官一致性和通过率基准。
- 流程模板 — 初级/高级/资深及以上工程岗位面试流程,以及按级别划分的示例问题和 STAR 行为面试提示词。
- 偏见防护 — 常见反模式目录(光环效应、相似性偏见、未标准化的面试流程)和缓解措施。
适用场景
- 为任何资历级别设计面试流程或端到端招聘管道。
- 构建包含评分标准的基于能力的题库。
- 生成评分卡、复盘指南或面试官分配方案。
- 分析不同候选人和时间段之间的面试官偏见或校准偏移。
请先确认
设计之前,请确认以下信息。如果有任何信息未知或含糊不清,请提问 — 不要自行假设:
- 任务 — 设计面试流程、生成题库,还是进行招聘校准(决定使用
loop_designer.py、question_bank_generator.py还是hiring_calibrator.py) - 岗位和级别 — 岗位与资历级别(初级/高级/资深及以上)(通过
--role/--level决定面试轮次、时间分配和评分标准校准) - 能力项 — 面试流程或问题必须涵盖哪些能力项(设置
--competencies和题库范围)
停止规则:只询问最可能影响输出的 2-3 项。如果用户说“直接起草”,则继续,并在文档开头列出假设。
工具
Python 工具位于技能根目录下(不在 scripts/ 中)。所有工具均支持 --help 和 JSON/文本输出。
| 工具 | 用途 | 命令 |
|---|---|---|
loop_designer.py | 生成经过校准的面试流程(轮次、时间、评分卡) | python loop_designer.py --role "Senior Software Engineer" --level senior --team platform --output loops/ |
question_bank_generator.py | 生成基于能力的问题,并附带评分标准和校准示例 | python question_bank_generator.py --role "Frontend Engineer" --competencies react,typescript,system-design --num-questions 30 |
hiring_calibrator.py | 检测不同面试官和时间段之间的偏见/校准偏移 | python hiring_calibrator.py --input interview_data.json --analysis-type comprehensive --trend-analysis |
参考资料
加载与任务匹配的参考资料 — 保持此文件精简,按需查阅详细信息:
- references/workflows-and-templates.md — 快速入门、3 个核心工作流(设计循环 / 生成题库 / 校准标准)及其验证检查点、工程循环模板、示例问题、评分标准与校准基准,以及反模式列表。设计循环或应用评分标准时请阅读。
- references/tool-reference.md — 3 个工具的完整标志参数表、示例和输出格式,以及故障排查表和成功标准。调用工具或调试输出时请阅读。
- references/competency_matrix_templates.md — 按职位类别和级别划分的能力矩阵模板。确定循环必须覆盖哪些能力时请阅读。
- references/debrief_facilitation_guide.md — 结构化复盘引导指南。开展循环后的复盘并汇总评分时请阅读。
- references/bias_mitigation_checklist.md — 面试偏差缓解清单。审查面试循环或面试小组的公平性时请阅读。
范围与限制
此技能涵盖:
- 为工程、产品、设计和数据职位设计端到端面试循环,适用于从初级到 Principal 的所有资历级别
- 生成基于能力的题库,并配备结构化评分标准和校准示例
- 检测不同面试官及不同时期之间的统计偏差和校准漂移
- 生成评分卡模板、复盘指南和面试官分配建议
此技能不涵盖:
- 申请人跟踪系统(ATS)集成、职位发布或候选人寻源流程管理 — 请参阅
hr-operations/talent-acquisition - 薪酬基准分析、录用谈判策略或全面薪酬分析 — 请参阅
hr-operations/hr-business-partner - 人力规划、编制建模或组织设计 — 请参阅
hr-operations/people-analytics - 入职后的培训计划设计或新员工融入进度跟踪 — 请参阅
engineering/codebase-onboarding
集成点
| 技能 | 集成方式 | 数据流 |
|---|---|---|
hr-operations/talent-acquisition | 将设计好的面试循环和评分卡接入人才招聘流程,以支持端到端招聘执行 | 循环 JSON 输出 → 人才招聘工作流输入 |
hr-operations/people-analytics | 提供校准报告和面试官表现数据,支持人力层面的招聘分析 | 校准器 JSON 报告 → 人员分析仪表板 |
engineering/codebase-onboarding | 将已录用候选人的档案和评估出的能力差距移交给入职计划生成流程 | 评分卡结果 → 入职技能差距输入 |
hr-operations/hr-business-partner | 提供面试质量指标和通过率数据,支持与 HR 领导层讨论招聘标准 | 校准趋势数据 → HRBP 季度评审 |
product-team | 使 PM 面试循环的能力要求与产品团队的能力框架和职位级别指南保持一致 | 能力矩阵 → PM 循环设计器的 --competencies 输入 |
engineering/pr-review-expert | 使用编程轮次的评估标准,为新员工融入期间的代码审查标准提供参考 | 评分标准中的技术要求 → PR 审查清单对齐 |
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