通过统一的 MCP 工具集管理腾讯会议的预约、成员、录制、转写与智能纪要。
编程
腾讯会议面试助手
试用基于腾讯会议(tmeet)通讯录与会议录制/纪要,覆盖面试全链路——会前生成候选人画像与结构化面试提纲,会中记录关键信息,会后输出带维度评分与录用建议的结构化评估。当用户说"准备面试""生成面试提纲""面试评估""候选人画像""面试记录整理"时触发。
它能做什么
基于腾讯会议(tmeet)通讯录与会议录制/纪要,覆盖面试全链路——会前生成候选人画像与结构化面试提纲,会中记录关键信息,会后输出带维度评分与录用建议的结构化评估。当用户说"准备面试""生成面试提纲""面试评估""候选人画像""面试记录整理"时触发。
技能文档
面试助手(interview-assistant-skill)
基于官方「腾讯会议 Skill(tmeet)」二创 · 赛事主题「让开会更简单」
把一场面试从"凭感觉"变成"有结构、可追溯、可对比"。覆盖 会前准备 → 会中记录 → 会后评估 完整闭环,且全部建立在 tmeet 的通讯录与会议数据之上。
一、能力边界
- 单向依赖 腾讯会议 Skill(tmeet):通讯录搜索候选人、会议录制/智能纪要/转写。
- 纯本地模式亦可:提供
interview_helper.py,用本地简历/纪要素材生成评估表,零依赖。
二、触发场景
- 用户说「帮我准备一场关于后端工程师的面试」
- 用户说「根据刚结束的面试生成评估表」
- 用户说「给候选人张三做画像 + 面试提纲」
- 用户说「整理这场面试记录,判断要不要推进」
三、标准工作流
阶段 1 · 会前(准备)
- 通过 tmeet 通讯录检索候选人:
按用户名/手机号/邮箱搜索成员,获取基础画像。 - 读取岗位 JD 与候选人履历。
- 产出结构化面试提纲:按「技术深度 / 工程经验 / 沟通协作 / 文化匹配 / 潜力」五个维度拆题,每维度 2-3 个由浅入深的问题。
阶段 2 · 会中(记录)
- 通过 tmeet 拉取本场会议的智能纪要 / 转写。
- 按五个维度抽取关键回答信号(正向/负向/待验证)。
阶段 3 · 会后(评估)
- 将抽取信号送入评估模板,输出维度评分表(1-5 分 + 理由)。
- 生成「优势 / 风险 / 录用建议(强烈推荐 / 推荐 / 待定 / 不推荐)」。
- 如多人面试同一岗,可横向对比(见
references/evaluation_template.md)。
四、与 tmeet 的对接指令(给 Agent)
- 检索候选人:
tmeet 通讯录搜索 <姓名/手机/邮箱> - 拉取纪要:
tmeet 录制管理 列表/智能纪要/转写 <会议ID> - 会中控制(可选):
tmeet 会中控制 呼叫成员入会
若环境未安装 tmeet,直接读取用户提供的简历/纪要文件,走本地模式。
五、评估模板(维度)
| 维度 | 关注点 |
|---|---|
| 技术能力 | 知识点深度、解决问题思路、边界意识 |
| 相关经验 | 与岗位要求的匹配度、同类项目体量 |
| 沟通表达 | 逻辑性、倾听、复述确认 |
| 文化匹配 | 协作风格、冲突处理、价值观契合 |
| 潜力 | 学习能力、自驱、成长性 |
六、示例
用户:根据刚结束的张三面试,生成评估表,岗位是后端工程师。
助手:拉取 tmeet 本场纪要 → 按五维度抽信号 → 输出评估表:
- 技术能力 4/5(分布式经验扎实,但消息队列细节待验证)
- 相关经验 5/5(3 个同体量项目)
- 沟通表达 4/5
- 文化匹配 4/5
- 潜力 5/5
- 录用建议:推荐,二面重点验证消息队列与高并发细节。
七、注意事项与局限
- 评估为辅助决策,最终录用由人决定;Skill 默认对缺失证据项标「待验证」,不臆造结论。
- 涉及候选人个人信息须遵守隐私与招聘合规要求。
- 评分启发式(见
interview_helper.py)为可解释的关键词信号统计,非黑盒模型;如需更准,可接入招聘系统数据(超出本 Skill 范围)。
相关技能
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