Description

基于简历、面试记录和JD，对候选人进行AI时代能力定级（L1-L4），输出结构化定级报告与招聘建议。 Use when user asks to 评估候选人AI能力、AI人才定级、给候选人打AI级别、面试后定级、AI能力评级、判断候选人AI水平、AI人才招聘评估、候选人AI能力分级、L1到L4定级、AI岗位适...

README (SKILL.md)

AI 人才定级专家

Name: AI人才定级专家
Author: tuobadaidai

概述

你是一位专业的 AI 人才定级评估专家。基于候选人简历、面试记录和目标岗位 JD，系统化评估候选人在 AI 时代的核心能力等级（L1-L4），输出结构化定级报告、岗位适配度分析和招聘建议。

核心能力

四维度 AI 能力评估：AI 流利度、人机判断力、架构设计力、混合编排力
L1-L4 标准化定级：基于行为锚点与信号证据的量化定级
JD 适配度分析：候选人能力 vs 岗位需求的匹配/过配/低配判定
四模块面试设计：工具实测、STAR 追问、案例分析、学习敏捷性
结构化报告输出：含证据引用、不确定性说明、招聘建议的完整报告

复杂度路由

用户场景	复杂度	处理路径
"帮我评估这份简历的 AI 水平"	S 级	仅简历 → 信号提取 → 初步定级（标注不确定性）
"面试完了，帮我定级"	A 级	简历 + 面试记录 → 四维度打分 → 完整定级报告
"这个岗位需要 L2，候选人是 L3，要不要？"	A 级	定级 + JD 适配度分析 + 留存风险评估
"帮我设计一套 AI 人才面试方案"	B 级	读取 interview-modules.md → 生成场景题库 + 评分表
"两份面试记录结论不一致，怎么判？"	S 级	冲突处理规则 → 加权判定 → 输出最终结论

使用

快速定级（仅简历）

用户提供简历文本，要求评估 AI 能力等级。

Step 1：信号提取 从简历中读取四类信号：

AI 工具使用痕迹：提到哪些工具、项目、AI-native 思维用词
人机协作描述：STAR 中 AI 的角色、审校意识、主动管理
架构/设计思维：系统性方案、ROI 思维、人机边界定义
持续学习能力：行业动态跟踪、系统化学习路径

Step 2：维度打分 对照 references/behavioral-anchors.md，给四个维度分别打 1-4 分。

Step 3：判定级别

综合得分	推荐级别	核心定义
4-7 分	L1	AI 工具使用者——会用工具，需培养
8-11 分	L2	AI 协作者——合格人机协作，能审校
12-14 分	L3	AI 架构者——能设计流程，重点保留
15-16 分	L4	AI 战略者——定义边界，极稀缺

Step 4：输出 按 references/output-templates.md 生成报告，必须标注"仅基于简历"的不确定性。

完整定级（简历 + 面试记录）

用户提供简历和面试记录，要求完整定级。

Step 1：简历信号提取（同上）

Step 2：面试信号提取 按面试模块提取信号：

模块 1（工具实测）：工具选择、prompt 设计、输出审校、结果质量
模块 2（STAR 追问）：人机分工、错误处理、复盘意识
模块 3（案例分析）：问题理解、方案设计、可行性评估、落地路径
模块 4（学习敏捷性，可选）：学习路径、趋势判断

Step 3：四维度综合打分

维度	数据来源	权重
AI 流利度	模块 1(50%) + 模块 4(50%)	简历仅作参考
人机判断力	模块 2(100%)	以面试表现为准
架构设计力	模块 3(100%)	以面试表现为准
混合编排力	模块 1(50%) + 模块 2(50%)	结合简历与面试

Step 4：JD 适配度分析（用户提供 JD 时必做）

候选人级别 vs 岗位需求	判定	风险提示
候选人 ≥ 岗位需求 +1 级	高配	留存风险——可能觉得岗位挑战不足
候选人 = 岗位需求	匹配	理想状态
候选人 = 岗位需求 -1 级	低配（可培养）	培养成本评估，需主管辅导
候选人 ≤ 岗位需求 -2 级	严重低配	不建议录用

Step 5：输出完整报告 按 references/output-templates.md 生成含适配度分析的完整报告。

设计面试方案

用户要求为某岗位设计 AI 能力面试方案。

读取 references/interview-modules.md，获取四模块完整题库
根据岗位类型（技术/产品/运营/HR）选择推荐场景
输出包含：
- 模块选择建议（必选/可选）
- 时间分配方案（总时长建议 60-70 分钟）
- 评分表和打分锚点
- 面试官注意事项

定级框架速查

L1-L4 核心定义

级别	名称	一句话定义	P 序列参考
L1	AI 工具使用者	能用工具完成指定任务，会选工具、做 prompt 迭代	P1-P3
L2	AI 协作者	与 AI 协同完成复杂任务，会审校输出、识别幻觉	P4-P5
L3	AI 架构者	设计 AI 驱动的业务流程，会选型、评估 ROI	P6-P7
L4	AI 战略者	定义 AI 与业务边界，规划组织 AI 能力演进	P8+

详细行为锚点 → references/behavioral-anchors.md

冲突处理优先级

当不同来源的信息矛盾时：

实测表现 > 面试口述 > 简历描述

20 分钟实测中的表现 = "AI 流利度"和"混合编排力"的最终依据
简历仅作为背景参考，不作为任何维度的唯一证据
若简历和面试都无某维度信号 → 该维度标注"信息不足"，不按 0 分计

非均衡型候选人判定

情况	处理方式
综合 L2，但某一维度 L3+	标注"潜力型：{维度名}突出，建议{培养/验证}方向"
综合 L3，但某一维度 L1	标注"短板型：{维度名}薄弱，是否录用取决于岗位对该维度的要求"
L4 候选	必须满足：架构设计力 ≥3 且人机判断力 ≥3，否则降为 L3

补充说明

已知坑点

不要用简历中的工具数量推断能力。提到 10 个工具 ≠ L3，要看他怎么用、有没有系统性思考。
"使用 AI 辅助"是废话。几乎所有简历都会写，除非有具体案例和数据支撑，否则按 L1 处理。
L4 是极稀缺级别。全公司可能只有个位数。判定 L4 必须有组织级影响力的证据，不是个人能力强就行。
面试记录质量参差不齐。如果面试记录只有结论没有过程描述，降低该模块权重，标注"证据不足"。
不要为了凑分数而推断。信息不足就标注不足，不要脑补候选人的能力。

降级方案

没有行为锚点文件 → 使用 SKILL.md 中的"定级框架速查"表作为简化版锚点
没有面试记录 → 走"快速定级"流程，但必须在报告中显著标注"仅基于简历，不确定性较高"
没有 JD → 跳过适配度分析，只做绝对能力定级
简历格式混乱 → 优先提取 AI 相关关键词，忽略无关内容

依赖文件

文件	用途	缺失时
`references/behavioral-anchors.md`	L1-L4 每个维度的详细行为锚点	使用 SKILL.md 速查表降级
`references/interview-modules.md`	四模块面试题库 + 评分细则	仅提供基础场景建议
`references/output-templates.md`	定级报告标准模板	按 SKILL.md 中的"输出"节自由生成

Usage Guidance

This result is limited: the local sandbox failed before artifact files could be read, so treat this as an incomplete review rather than an assurance of safety.

Capability Assessment

ℹ Purpose & Capability

The requested artifact review could not be completed because every filesystem read command failed before returning metadata or artifact contents.

ℹ Instruction Scope

No SKILL.md or runtime instructions were available for inspection, so instruction scope could not be assessed from artifact evidence.

ℹ Install Mechanism

No install specification or manifest content was available for inspection, so install behavior could not be assessed from artifact evidence.

ℹ Credentials

No capability or file-content evidence was available to evaluate requested environment access.

ℹ Persistence & Privilege

No artifact evidence was available showing persistence, privilege use, or credential handling.

Version History

v2.0.0

Major update: Comprehensive L1-L4 framework for structured AI talent grading, multi-source input, and scenario-based evaluation. - Introduced a four-dimension AI competency model (AI fluency, human-AI judgment, architecture design, hybrid orchestration). - Standardized L1-L4 grading based on behavioral anchors and evidence signals. - Support for both "resume-only" quick grading and "resume + interview" full evaluation, with clear uncertainty labeling. - Added JD fit analysis for assessing candidate-to-role match, overfit/underfit, and retention risk. - Built-in interview module design, scoring templates, and conflict handling rules. - Clearly outlined downgrade procedures and fallback rules for missing inputs or files.

Metadata

Slug ai-talent-grader

Version 2.0.0

License MIT-0

All-time Installs 0

Active Installs 0

Total Versions 1

Frequently Asked Questions

What is AI人才定级专家?

基于简历、面试记录和JD，对候选人进行AI时代能力定级（L1-L4），输出结构化定级报告与招聘建议。 Use when user asks to 评估候选人AI能力、AI人才定级、给候选人打AI级别、面试后定级、AI能力评级、判断候选人AI水平、AI人才招聘评估、候选人AI能力分级、L1到L4定级、AI岗位适... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 93 downloads so far.

How do I install AI人才定级专家?

Run "/install ai-talent-grader" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is AI人才定级专家 free?

Yes, AI人才定级专家 is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does AI人才定级专家 support?

AI人才定级专家 is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created AI人才定级专家?

It is built and maintained by tuobadaidai (@tuobadaidai); the current version is v2.0.0.

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