概览
非结构化面试对工作表现的预测力很差，而公司仍在这样面，因为搭一套结构化流程很烦琐。这个智能体做的就是那件烦琐的事。
面试前，它产出一份提纲：真正能问到每条要求的问题、强回答和弱回答分别长什么样，以及回答单薄时该怎么追问。评分量表的每一级都锚定在可观察的行为上，所以「3 分」在两位不同面试官那里是同一个意思。
面试后，它按这些锚点为面试官写下的记录打分，并引用每个分数背后的那条记录。它评估的是写下来的内容，而不是这个人——不用录音、不用录像、不对候选人做任何推断。而且它从不建议录用：它产出一份可比对的记录，决定权留在它该在的地方。
价值
候选人之间可比
同样的问题、同样的尺子，分数才真的能拿来比较。
几分钟完成准备
拿到一份结构化提纲，不必再花掉那个下午。
一份站得住的记录
带锚点、有依据的分数，在对话结束数月之后依然成立。
功能说明
问题真的问到要求上
每个问题都能追溯到一条标准，面试因此覆盖岗位真正需要的东西。
带锚点的量表
每一级都用可观察的行为描述，让分数在不同面试官之间意思相同。
内置追问
回答单薄时该问什么，是去追问而不是直接扣分。
评的是记录，不是人
只依据面试官写下的内容。没有音频、没有视频、不对候选人做推断。
把分歧摆出来
两位面试官对同一条标准打分不同时，这个差距会被显示出来——那是信号，不是噪音。
不推荐任何人
它产出一份可比对的记录。录用是人的决定。
这会改变什么
这会如何改变你的一周
- 它接手的工作
- 搭建结构化面试提纲，并把零散的笔记变成可比对的分数。
- 目前由谁完成
- 主持面试小组的人，通常在前一天晚上。
- 多久一次
- 每个岗位、每一场面试。
- 通常的人工投入
- 一份带锚点量表的提纲要花一个下午。
为什么偏偏是人力资源。非结构化面试预测力很差，而公司仍在这样面，因为结构化很烦琐。这个把烦琐的部分做掉了。
无人值守运行
由你或某个事件启动，然后自行完成。没有什么需要等人坐到工位前。
每一次都是同一标准
第两百件与第一件用同一把尺子衡量。一致性正是人做不到长期保持的部分。
它无法自行采取行动
面试评分表智能体 没有任何发送、支出或承诺的途径。正是这个限制，让依据它的输出行动是安全的。
运行方式
该智能体通过 PROMIVO 运行时在服务器端运行。每次运行都会逐步记录，每次工具调用在执行前都会进行权限检查。
- 1输入按智能体的输入结构进行校验
- 2模型claude-sonnet-5，并自动回退
- 3工具extract_structured_data
- 4权限自动执行 READ 级操作；更高的等待你批准
- 5输出符合输出结构的结构化结果
- 6日志记录 token、耗时和每一个步骤
演示
演示数据Illustrative sample output, abridged.
输入
{
"mode": "build-guide",
"roleTitle": "Support Lead",
"requirements": [
"De-escalates angry customers"
]
}输出
{
"guide": [
{
"anchors": [
{
"score": 1,
"observableBehaviour": "Describes the customer as the problem; no action they took themselves."
},
{
"score": 3,
"observableBehaviour": "Describes acknowledging the issue and offering a concrete next step."
},
{
"score": 5,
"observableBehaviour": "Describes separating the complaint from the emotion, naming what went wrong, and following up afterwards."
}
],
"question": "Tell me about a time a customer was angry with your team and you took over the conversation. What did you do first?",
"followUps": [
"What did you say in the first thirty seconds?",
"What did you decide not to say?"
],
"requirement": "De-escalates angry customers"
}
],
"disclaimer": "A structured guide and scoring record for human decision-making. This agent does not recommend hiring."
}使用条件
集成
无需集成。
开始之前
- 岗位要求
- 评分时需要：书面面试笔记
- 需要 入门版 套餐或更高
使用场景
准备一场面试小组
让每位面试官拿到同一份提纲和同一套锚点。
面试之后
把零散笔记变成一份已评分、可比对的记录。
统一面试小组的意见
看清面试官究竟在哪一条上、以何种方式产生了分歧。
价格
常见问题
它能分析录音吗？
不能。它只依据人写下的笔记工作。用语音或视频评估候选人，等于在诱导对与招聘无关的个人特征做推断，而且在多个法域受到监管。
它会告诉我们该录用谁吗？
不会。它按锚点打分，并显示面试官在哪里产生分歧。决定权在面试小组，智能体在每一份结果中都会这样写明。
如果笔记太少怎么办？
它会把该条标准标为「证据不足」，而不是给个低分。没人问到的标准，不等于候选人没通过的标准。
评价
客户运行过该智能体后，评价功能将开放。
需要这个智能体换一种做法？
告诉我们要改什么，我们的团队会为您的业务规划一个定制版本。
定制此智能体