前言¶
岗位 JD 往往堆满「学历、年限、证书」等冰山上条件，面试时又容易临场编题、凭印象打分。要把「要什么素质」和「怎么问、怎么判」串成一套可复用流程，单靠通用对话提示很难稳定落地。下面介绍 SkillHub 社区 Skill「HR选人官」：它把画像构建、行为提问、STAR 追问和素质判定写成四条工作流，并标明与筛选、招聘、测评等姊妹 Skill 的联动方式。
这是什么¶
HR选人官（坐标 @user_8965db71/hr-selection-officer）是面向招聘与人才评估场景的 Agent Skill，采用通用 SKILL.md 格式。官方简介将其定位为：基于冰山模型（Iceberg model）的人才画像与招聘专家，覆盖 portrait building（画像构建）、precise questioning（精准提问）、competency assessment（素质评估）。
- 维护与来源：SkillHub 分类为
business-ops，来源community，发布者user_8965db71，当前版本 1.2.4（SkillHub 页面与安装元数据一致）。 - 核心理念（技能内表述）：放宽冰山上、坚守冰山下——用画像定义标准，用行为问出真相。
- 依赖：标签
requires_api_key=false，无需额外 API Key。
SkillHub 统计（以页面抓取为准）：评分 100000，下载 795 次，安装计数 0。
核心功能¶
技能内将工作拆为四条主流程（WF1–WF4），并给出触发词与典型输出，便于 Agent 按场景路由。
| 工作流 | 典型触发 | 主要产出 |
|---|---|---|
| WF1 人才画像构建 | 人才画像、画像构建、选人标准、画像卡 | 人才画像卡：冰山上门槛 ≤3 条，冰山下素质项 4–5 条；可选 RJIPs 人岗匹配量化 |
| WF2 精准行为提问 | 面试提问、行为面试、OBER | OBER 行为提问清单 + 结构化面试 7 维度配置（含面试官偏差校准） |
| WF3 深度追问与测评佐证 | 深度追问、STAR 面试 | STAR 追问路线图、关键句式、测评佐证矩阵 |
| WF4 素质判定与选人决策 | 素质判定、选人决策、录用判断 | 素质高/中/低对照、价值观 4 级红线、组合判定与录用分数线思路 |
理论框架（技能内说明）：冰山模型区分短期可培养的冰山上条件与决定长期成功的冰山下素质；闭环为「画像描绘标准 → 行为提问锁定方向 → 深度追问挖掘真相 → 测评佐证判断」。WF1 对现有 JD 可按「四不过」做冰山上瘦身；素质项推导引用 72 项素质菜单与「咬合、均衡、独立、缺一不可」四原则。
跨 Skill 联动（可选）：文档中列出与 hr-screening-officer、hr-recruiting-officer、hr-assessment-officer 等通过 skill(name="...") 传递画像卡、提问话术或测评需求的握手方式；未安装姊妹 Skill 时，仍可单独使用本 Skill 的四条工作流。
安装与启用¶
1、安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
先检查是否已有 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可按 SkillHub 官方安装文档执行完整安装或仅 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
说明见：SkillHub 安装与优先源配置。
2、安装 HR选人官¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录。本 Skill 在索引中的安装命令带命名空间：
skillhub install hr-selection-officer --namespace user_8965db71 --dir <你的 skills 目录>
常见客户端 skills 路径（摘自官方安装文档）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex CLI：
~/.codex/skills/或项目下.agents/skills/
也可在对话中让 Agent 按官方提示安装：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_8965db71/hr-selection-officer`。
安装后需让 Agent 重新加载 skills 目录（各客户端重启或刷新方式不同，以你所用环境为准）。
注意：若仅使用 skillhub install user_8965db71/hr-selection-officer 且未带 --namespace，部分环境下直链下载可能失败；以 skillhub search hr-selection-officer 显示的 install 行为准。
典型用法¶
启用 Skill 后，用技能内 triggers 或工作流触发词描述任务即可。下面示例均对应 WF1、WF2 的官方步骤与输出形态，便于复现。
示例 1：为岗位构建人才画像卡（WF1）
向 Agent 说明岗位名称、职责，并附上现有 JD（若有）。技能会按「四不过」压缩冰山上条件至不超过 3 条，并从冰山下推导 4–5 条素质项，组装画像卡模板（含每条素质的 OBER 提问话术占位）。
请用人才画像工作流，为「外贸专员」构建画像卡：职责是维护欧美客户、独立完成报价与跟单；现有 JD 要求英语六级、3 年经验、硕士优先。企业价值观强调客户第一与责任担当。
示例 2：在已有画像卡上设计行为面试题（WF2）
传入 WF1 产出的冰山下素质项名称与定义；技能按 OBER 法则与「请举一个……事例」类公式，为每条素质设计不少于 2 个不同场景的题目，并自检六条提问避错。官方示例句式包括：
| 素质项 | 精准提问（技能内示例） |
|---|---|
| 责任担当 | 请举一个大家都不愿担当而你最后承担并完成任务的例子 |
| 坚韧抗压 | 请分享，面对一项巨大的挫折，你成功应对的事例 |
画像卡冰山下已有：责任担当、坚韧抗压、客户导向。请按 OBER 和 7 维度标准化，输出面试提问清单与考官配置建议。
示例 3：STAR 追问与录用判定（WF3 + WF4）
在已有提问清单基础上，要求为每条题设计 S→T→A→R 追问路线（强调 A 环节权重），面试结束后按素质高/中/低与「至少 3 高、其余不低」等组合规则给出是否通过建议，并提示价值观红线清单需逐条排查。
针对「责任担当」两道题，给出 STAR 追问路线图和关键句式；假设面试行为信息已收集完毕，请做素质组合判定并说明是否触及价值观一票否决项。
适用场景与注意¶
适合谁
- HR、业务面试官或用人经理：需要把 JD 收敛为可考察的素质标准，并生成结构化行为题与追问脚本。
- 已在用 Cursor、Claude Code、Codex 等支持 Skills 的 Agent：希望把《人才画像》类方法论固化在
SKILL.md里，减少每次从零写 prompt。
限制与注意
- 输出质量依赖你提供的岗位信息、绩优者特征、企业价值观等输入；技能内对「单人构建」会标注待校准，正式选人仍建议多方共识。
- 测评佐证、录用分数线（Angoff、对照组法等）在文档中是决策框架，是否有可用历史数据需你自行判断，Skill 不替代企业制度与合规审批。
- 与
hr-screening-officer等的联动为增强能力，姊妹 Skill 未安装时不影响本 Skill 四条主流程。 - 方法论引用外部书籍与素质菜单文件（如
references/72-competency-menu.md），安装包内自带；勿将 Agent 生成内容直接当作法律或劳动仲裁依据。
结尾¶
HR选人官把冰山模型下的画像、OBER 提问、STAR 追问和素质判定收成可触发的工作流，适合作为招聘场景的结构化 Skill 使用。官方 SkillHub 页面与 API 入口：
- https://www.skillhub.cn/skills/user_8965db71/hr-selection-officer
- https://api.skillhub.cn/user_8965db71/hr-selection-officer
