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dungnotnull/interview-question-designer-agent-skill

🎯 Un concepteur automatisé de scripts d'entretien structurés et spécifiques à un rôle. Construit sur des cadres de compétences pour réduire les biais et augmenter la validité prédictive. 📋✨

Qu'est-ce que interview-question-designer-agent-skill ?

Cette compétence fournit un agent concepteur de questions d'entretien automatisé, conçu pour générer des scripts d'entretien structurés, basés sur un cadre de compétences, pour des rôles spécifiques. En s'appuyant sur une taxonomie de compétences et des techniques de questionnement standardisées, elle réduit les biais cognitifs courants (comme l'effet de halo ou le biais de confirmation) et améliore la validité prédictive du processus de sélection. L'agent prend en charge plusieurs plateformes de développement d'IA (telles que Claude Code, Cursor, Codex) et peut être configuré pour s'intégrer à des systèmes ATS ou CRM. Fonctionnant via une interface en ligne de commande ou via des fichiers de configuration, il permet aux recruteurs et responsables RH de générer rapidement des batteries de questions adaptées au profil recherché, tout en maintenant une cohérence et une équité élevées dans l'évaluation des candidats.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add dungnotnull/interview-question-designer-agent-skill

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Documentation

Que fait interview-question-designer-agent-skill ?

🎯 Un concepteur automatisé de scripts d'entretien structurés et spécifiques à un rôle. Construit sur des cadres de compétences pour réduire les biais et augmenter la validité prédictive. 📋✨

Aperçu

Ce skill transforme la conception manuelle et longue d'entretiens en un processus automatisé, rigoureux et équitable. En utilisant des définitions de compétences et des niveaux de maîtrise prédéfinis, l'agent génère des questions comportementales et situationnelles alignées sur les exigences du poste.

Fonctionnalités

  • Génération basée sur les compétences : Les questions sont automatiquement adaptées aux compétences clés définies pour un rôle.
  • Réduction des biais : Utilise des formats de questions standardisés (STAR, situationnel) pour minimiser les biais subjectifs.
  • Scripts structurés : Chaque entretien généré suit une structure logique : ouverture, questions principales, questions de suivi, fermeture.
  • Multi-plateforme : Compatible avec les agents IA (Claude Code, Cursor, Codex) et s'intègre via des outils en ligne de commande.
  • Personnalisable : Permet d'ajuster le poids des compétences, le niveau de difficulté des questions, et le format de sortie (JSON, Markdown, HTML).

Utilisation

Prérequis

  • Un fichier de description du rôle role.csv (ou role.json) listant les compétences requises et leur niveau attendu.
  • Un fichier framework.yaml définissant le cadre de compétences (catégories, définitions, indicateurs comportementaux).

Exécution

agent interview-designer --role role.csv --framework framework.yaml --output questions.md

Options disponibles :

  • --role : Chemin vers le fichier de description du rôle.
  • --framework : Chemin vers le fichier du cadre de compétences.
  • --output : Chemin du fichier de sortie (par défaut : questions.md).
  • --format : Format de sortie (markdown, json, html).
  • --randomize : Mélanger aléatoirement l'ordre des questions (par défaut : false).

Intégration

Le skill peut être utilisé dans un pipeline CI/CD ou via des appels API REST. L'agent lit la configuration et génère les scripts directement.

Exemple de sortie

# Script d'entretien - Ingénieur Logiciel Senior

## Compétence : Résolution de problèmes

**Question principale (STAR) :**
> Décrivez une situation où vous avez été confronté à un problème technique complexe. Quelles étapes avez-vous suivies pour le résoudre ? Quel a été le résultat ?

**Question de suivi :**
> Comment avez-vous priorisé les différentes solutions potentielles ?

**Indicateur de performance :**
- Niveau attendu : 4/5 (Capable de décomposer des problèmes complexes)
- Indicateur clé : Le candidat utilise une approche systématique et justifie ses choix.

Personnalisation avancée

Les fichiers role.csv et framework.yaml permettent de définir des compétences techniques et comportementales, ainsi que des pondérations personnalisées. Consultez le dossier examples/ pour des modèles.

Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Veuillez soumettre une Pull Request ou ouvrir un Issue sur le dépôt GitHub.

Licence

Ce projet est distribué sous la licence MIT.

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