候选人面试议程识别器

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install candidate-interview-agenda-identifier
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 candidate-interview-agenda-identifier。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

候选人面试议程识别器是 Openclaw Skills 中用于日常招聘工作的工具之一。它会分析提供的候选人资料和职位要求，然后返回一份面试计划，其中包含候选人 ID、匹配的必需技能、缺少的必需技能以及建议讨论的主题。
此操作仅使用当前请求中提供的信息。它不需要凭据或访问私有文件，不会进行外部通信，也不会持久化业务成果，因此是一种专注且可复现的技能型面试准备方式。

应用场景

根据候选人资料和职位描述准备面试议程。
识别候选人资料中似乎符合哪些必需技能。
找出缺失或尚未确认的要求，以便有针对性地跟进。
为招聘面试生成结构化讨论主题。
无需外部服务，即可在本地运行可复现的技能与职位分析。

工作原理

将 candidate_profile_yaml 作为字符串提供，或提供一个包含 candidate_id、profile 和 role 的对象。
软件包使用其输入/输出验证模块验证请求。
操作会使用已配置的职位数据，将候选人的技能与职位要求进行匹配。
操作会返回 interview_plan，其中包含 candidate_id、matched_required、missing_required 和 topics。
检查并报告命令输出，以及存在时的效果回执。非零退出代码表示失败。

配置指南

使用 Python 3.10 或更高版本，并从已安装的软件包目录运行此操作。将请求保存为包含已声明输入字段的 JSON，然后将文件路径传递给 --input。
python scripts/run.py --input examples/request.json
附带的示例展示了预期的输入格式。无需凭据、第三方服务或非标准 Python 依赖项。

数据架构

此技能接受一个已声明的输入字段，并返回一个已声明的输出字段：
字段 用途 格式
candidate_profile_yaml 用于规划面试的候选人和职位信息 字符串，或包含 candidate_id、profile 和 role 的对象
interview_plan 技能与职位匹配的简洁结果 包含 candidate_id、matched_required、missing_required 和 topics 的对象
软件包文件：
scripts/operation.py — 实现匹配操作。
scripts/validation.py — 验证输入和输出。
scripts/config.json — 包含职位配置。
examples/request.json — 附带的示例请求。
附带的示例值和已配置的本地记录支持结果复现。此操作不会持久化业务成果，也不会进行外部通信。

高级特性

仅在本地运行，不进行外部通信或持久化。
仅使用 Python 标准库实现，要求 Python 3.10 或更高版本。
将操作、验证和职位配置分别存放在不同文件中，明确划分软件包职责。
附带示例和本地配置，支持可复现的运行。
明确报告输出和退出状态；非零退出代码表示操作失败。

name: candidate-interview-agenda-identifier description: Map candidate skills to an interview plan. version: 1.1.1 metadata: openclaw: skillKey: candidate-interview-agenda-identifier

Candidate Skills Mapper

Use this skill for routine recruiting operations work when the user asks to map candidate skills to an interview plan.

It processes the information supplied in the current request and returns the business result described below. It does not require credentials or access to private files.

Input

Field: candidate_profile_yaml

Candidate and role profile supplied for interview planning.

Accepted value: string or object with candidate_id, profile, role.

Output

Field: interview_plan

Return a concise interview plan for the user's current request in the requested output field. The returned value is a object with candidate_id, matched_required, missing_required, topics.

Example Request

Use the supplied candidate_profile_yaml to map candidate skills to an interview plan.
Return the result in interview_plan.

Bundled execution

Use Python 3.10 or newer to run this operation from the installed package directory. Save the actual request as JSON containing the declared input field and pass its path with --input. The bundled example demonstrates the input shape.

python scripts/run.py --input examples/request.json

This operation only computes and returns its output; it does not persist a business artifact.

Report the actual command output and, when present, its effect receipt. A nonzero exit means the operation failed. This package executes only its declared operation.

The implementation is scripts/operation.py, input/output validation is scripts/validation.py, and role configuration is scripts/config.json. All Python dependencies are from the standard library. Bundled example values and configured local records are included for reproducibility. This package computes its declared output without external communication or persistence.

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