AI成员招聘向导

技能简介

hire 是一个交互式招聘向导，通过对话引导用户完成新AI团队成员的配置。它不是简单的配置文件生成器，而是模拟真实的招聘面试流程，帮助用户明确需求、定义角色边界，最终生成完整的智能体身份文件。

业务背景

解决AI助手配置模糊、角色边界不清的痛点。通过模拟真实招聘面试的对话方式，帮助业务团队将抽象需求转化为结构化的智能体身份定义，确保AI成员从第一天起就具备清晰的职责定位与行为准则，降低后续协作摩擦。

落地案例：某产品团队需要一名专责代码审查的AI助手。启动hire后，系统通过3-4轮对话追问：审查范围是否包含测试文件？发现严重漏洞时应直接阻断还是仅标记提醒？面对初级开发者是否需要解释性语气？最终自动生成包含权限边界、沟通风格、工具调用的完整身份档案，避免'配了个助手却不知道怎么用'的尴尬。

能做什么

• 通过3-4轮对话访谈，挖掘用户的真实需求而非表面职位描述
• 根据访谈内容推断沟通风格、工具需求和自主权限级别
• 自动匹配合适的AI模型层级（推理型/均衡型/快速型/代码型）
• 生成标准化的智能体目录结构，包含角色定义与身份标识
• 可选设置周期性绩效回顾机制

使用说明

安装指令：该技能为OpenClaw框架内置技能，无需额外安装。确保已配置 openclaw 命令行工具及网关访问权限。

启动方式：输入以下任一触发语即可启动招聘流程：

• “hire” 或 “/hire”
• “我想招聘一个新代理”
• “我需要X方面的帮助”（暗示新角色需求）
• “给团队加个人”

面试流程：

1. 需求探询：“你需要什么帮助？”——让用户描述问题场景，而非直接给出职位名称
2. 性格设定：“他们是什么性格？正式、随意、直率、谨慎还是富有创意？”
3. 红线界定：“他们绝对不能做什么？”——建立信任边界与安全约束
4. 动态追问（可选）：若前三问存在模糊点，针对性地提出一个澄清问题

模型选择：向导会自动探测可用模型并按能力分层，结合角色特征推荐最优选项，同时提供成本与性能的权衡说明。

输出交付：确认后在 agents/<名称>/ 目录下生成 AGENTS.md（角色职责）、IDENTITY.md（身份标识）、SOUL.md（核心特质）、TOOLS.md（工具权限）等文件。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 模型选择依赖本地网关配置，若仅有一种模型可用则无法提供备选方案
• 生成的权限边界需用户自行复核，不当配置可能导致数据越权访问
• 绩效回顾的定时任务需系统cron支持，部分环境可能无法生效
• 访谈质量直接影响输出效果，模糊需求会导致角色定位偏差

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/larsderidder/hire/SKILL.md
来源类型：GitHub仓库