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linuoxu

Talent Profile Generator

作者 linuoxu · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
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在 OpenClaw 中安装
/install talent-profile-generator
功能描述
generate enterprise talent profiles and competency portraits for a specified role. use when a user provides a job title, company culture, grade/level, or ask...
使用说明 (SKILL.md)

企业人才画像生成

目标

根据企业输入的岗位名称、企业文化、职级体系与业务背景,结合公开招聘平台中同类岗位的职责和任职要求,生成适用于本企业的岗位人才画像。输出应能直接服务于招聘 JD 优化、面试题设计、候选人评估和人才盘点。

输入要求

优先使用用户提供的信息。至少需要岗位名称;其余信息缺失时,先基于行业通用假设生成“待确认版本”,并明确列出待企业补充项。

建议收集:

  • 岗位名称、所属部门、工作城市、行业、汇报对象。
  • 职级或岗位层级,例如专员、主管、经理、高级经理、总监。
  • 企业文化关键词,例如客户第一、结果导向、协作、创新、长期主义、合规稳健。
  • 企业业务阶段,例如初创、快速增长、成熟经营、转型期。
  • 岗位核心任务、现有 JD、目标薪酬区间、团队规模。
  • 必须条件与加分条件。

外部招聘信息采集规则

当环境支持联网或招聘平台检索时,应主动搜索同类岗位的公开招聘信息。优先覆盖 boss 直聘、猎聘、拉勾、前程无忧、智联招聘,以及行业垂直平台或企业官网招聘页。

执行要求:

  1. 使用岗位名称、同义岗位名、职级关键词和行业关键词进行检索。
  2. 尽量收集 5 到 15 条同类岗位信息;若样本不足,说明样本不足的影响。
  3. 提炼高频岗位职责、任职资格、工具技能、经验年限、学历专业、软性素质、管理要求和业务场景。
  4. 不要逐字复制招聘平台文本;必须进行归纳、去重和改写。
  5. 不要伪造检索来源。若无法联网或无法访问招聘平台,应说明限制,并要求用户提供 JD 样本或允许基于通用行业知识生成初版。
  6. 遵守平台服务条款和隐私要求,不进行绕过登录、反爬、批量爬取或采集个人隐私信息。

分析框架

1. 岗位定位

明确该岗位在组织中的位置:岗位使命、业务目标、上下游协作对象、核心交付物、对业务结果的贡献方式。

2. 市场岗位共性提炼

将外部岗位样本归纳为:

  • 高频职责:重复出现且与岗位本质相关的工作内容。
  • 高频硬技能:工具、方法、系统、专业知识、行业经验。
  • 高频软素质:沟通、推动、抗压、结构化思维、学习能力等。
  • 职级差异:初级重执行,中级重独立负责,高级重方法沉淀和跨部门推动,管理层重团队、策略和资源协调。

3. 企业文化适配

把企业文化转译为可观察行为,不要停留在口号。例如:

  • 结果导向:能拆解目标、定义指标、按周期复盘。
  • 协作:能主动对齐边界、推动跨部门问题闭环。
  • 创新:能基于业务问题提出可验证方案,而非只提出想法。
  • 合规稳健:能识别风险、保留证据链、遵守流程。

4. 职级校准

根据岗位职级调整能力要求:

  • 初级:执行准确、学习快、反馈及时。
  • 中级:能独立负责模块,处理常见复杂问题。
  • 高级:能设计机制、沉淀方法、影响他人。
  • 专家:能解决高复杂度问题,形成组织能力。
  • 管理者:能定目标、搭团队、管资源、拿结果。

5. 人才画像形成

将岗位要求整合为“硬性门槛、核心能力、文化适配、发展潜力、风险信号”五类,不得只罗列泛泛素质。

标准输出格式

默认使用中文输出,结构如下。

一、岗位基础画像

维度 内容
岗位名称
所属职能
建议职级
岗位使命
核心交付物
关键协作对象
业务价值

二、外部招聘市场基准摘要

来源类型 共性职责 共性要求 对本企业的启示
boss 直聘等综合招聘平台
垂直招聘或行业样本
企业官网或标杆公司 JD

若无联网能力,改为“基于通用岗位知识的初版市场基准”,并明确提示需要企业补充样本验证。

三、本企业岗位人才画像表

一级维度 二级指标 具体画像描述 必须/加分 评估方式
硬性条件 学历/专业/年限 简历筛选
专业技能 工具/方法/系统/行业知识 笔试/案例/面试
业务能力 目标拆解/项目推进/问题解决 行为面试/案例追问
协作能力 跨部门沟通/资源协调 STAR 追问
文化适配 与企业文化对应的可观察行为 价值观面试
发展潜力 学习能力/复盘能力/可塑性 成长经历追问
风险信号 与岗位失败高度相关的表现 简历与面试交叉验证

四、理想候选人画像

用 1 到 2 段文字描述理想候选人,包括经历背景、能力结构、行为风格、文化适配点和可成长方向。

五、面试评估建议

评估模块 建议问题 追问方向 判断标准
专业能力
业务理解
项目经验
文化适配
风险验证

六、人才画像图

用文字图或 Mermaid 结构图表达人才画像。默认输出 Mermaid:

flowchart LR
    A[岗位使命] --> B[硬性门槛]
    A --> C[核心专业能力]
    A --> D[业务推动能力]
    A --> E[文化适配]
    A --> F[发展潜力]
    A --> G[风险信号]

根据实际岗位替换节点内容,避免空泛标签。

质量要求

  • 人才画像必须与岗位名称、职级和企业文化绑定,不能输出通用模板。
  • 必须区分“必须项”和“加分项”,避免过度拔高导致招聘不可行。
  • 必须给出可观察、可评估的行为描述。
  • 不得使用性别、年龄、婚育、民族、宗教、户籍、残障等非岗位必要因素作为筛选或画像依据。
  • 对于“抗压、稳定、聪明、主动”等抽象词,必须转化为行为证据。
  • 若信息不足,应在输出开头列出“关键缺失信息与影响”,但仍给出可迭代初版。
安全使用建议
Before installing, consider whether you want a skill that may proactively search public job postings for hiring analysis and that defaults to Chinese output. It should not be used to scrape gated recruiting sites, bypass access controls, or collect personal candidate data.
能力评估
Purpose & Capability
The stated purpose, instructions, and templates consistently support generating enterprise talent profiles, competency models, interview criteria, and candidate personas from user-provided role details and public job postings.
Instruction Scope
The activation description is somewhat broad and the skill defaults to Chinese output, but these are routing and usability issues rather than hidden or unsafe authority.
Install Mechanism
The artifact contains only SKILL.md, a small YAML display metadata file, and a markdown output template; there are no executable scripts, dependencies, install hooks, or package actions.
Credentials
The only environment use described is optional web search of public recruiting sources, with explicit instructions not to bypass logins, anti-scraping controls, platform terms, or privacy requirements.
Persistence & Privilege
No persistence, background workers, privilege escalation, credential access, local file indexing, profile/session use, or data mutation behavior appears in the artifacts.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install talent-profile-generator
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /talent-profile-generator 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
Rename slug without username prefix
元数据
Slug talent-profile-generator
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

Talent Profile Generator 是什么?

generate enterprise talent profiles and competency portraits for a specified role. use when a user provides a job title, company culture, grade/level, or ask... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 40 次。

如何安装 Talent Profile Generator?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install talent-profile-generator」即可一键安装,无需额外配置。

Talent Profile Generator 是免费的吗?

是的,Talent Profile Generator 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Talent Profile Generator 支持哪些平台?

Talent Profile Generator 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Talent Profile Generator?

由 linuoxu(@linuoxu)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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