结构化招聘 Skill。岗位管理 → 简历评估 → 历史追溯 → 双维议事。
猎犬系统将招聘流程中的岗位管理、简历筛选、历史追溯和双维议事整合为一个统一的 Agent Skill。
核心设计：不输出模糊的"匹配度85%"，而是通过计数（命中数/总数）和分层评估（任务→能力→事件），帮助 HR 和用人部门做出有依据的招聘决策。
版本: v0.1
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计数不评分 (Count, Don't Score)
- 不输出"匹配度85%"或"总分8.5/10"
- 只计数："任务命中4/5"、"能力事件命中12/17"
- 百分位仅用于历史对比，不是分数
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三层独立评估 (Three Independent Layers)
- 第1层：关键任务 — 候选人是否交付过这些成果？
- 第2层：关键能力 — 支撑任务的能力是否具备？
- 第3层：推导关系 — 任务命中与能力支撑的关系分析
- 任务命中 ≠ 自动推导能力命中
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引导优先 (Guide First)
- 创建岗位时，有 JD → 自动提取标准；无 JD → 对话式引导
- 议事时，优先引导用户配置个性化视角，拒绝才用默认
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分层加载 (Layered Loading)
- 历史对比只读索引表（history.md）
- 除非用户明确要求，不打开历史候选人的完整报告
- 岗位档案层：每个岗位独立目录，JD + 评估标准 + 候选人历史索引
- 评估引擎：三层独立评估，逐条验证，每项结论引用简历原文
- 历史索引：百分位排名、标签搜索、统计基线、再联系提醒
- 双维议事：HR(Hunter) + 用人部门(Hirer) 四轮交叉质询
- 模型自适应：精简/标准/深度 三档，根据模型能力自动切换
- 访问控制：单人/共享模式，敏感操作二次确认
- 语言自适应：默认中文，连续英文输入自动切换
- 依赖降级：PDF生成依赖缺失时自动降级为 Markdown，不影响核心功能
下载并解压 hound-system.zip 后，选择以下任一方式：
| 方式 | 操作 |
|---|---|
| 双击运行 | 双击 setup.bat |
| 右键 PowerShell | 右键 install.ps1 → 使用 PowerShell 运行 |
| 手动 PowerShell | 打开 PowerShell，cd 到目录，运行 .\install.ps1 |
脚本自动完成：
- 检测 OpenClaw / Codex 安装位置
- 复制
hound/到对应的 skills 目录 - 创建
~/.hound/工作区骨架 - 检测 Python / Playwright（缺失时提示，不影响核心功能）
如未检测到 OpenClaw 或 Codex：
- 将
hound/文件夹复制到你的 Agent skills 目录 - 或：将
hound/SKILL.md内容粘贴到 Agent 的系统提示/自定义指令中 - 首次使用时，Agent 自动引导创建
~/.hound/工作区
| 依赖 | 用途 | 缺失时 |
|---|---|---|
| Python 3.x | PDF生成脚本 | Markdown报告完整可用 |
| Playwright + Chromium | PDF渲染 | Markdown报告完整可用 |
安装完成后，直接对 Agent 说：
中文
"我要招一个高级后端工程师" → 创建岗位，生成评估标准
"评估这份简历" → 按岗位标准评估候选人
"看一下高级后端的候选人" → 展示历史索引
"议一下张三" → 启动双维议事
"给张三设计面试问题" → 基于评估生成追问
English
"I want to hire a senior backend engineer"
"Evaluate this resume"
"View candidates for senior backend"
"Run council on Zhang San"
"Design interview questions for Zhang San"
~/.hound/ # 工作区（安装时自动创建）
├── config.yaml # 系统配置 + 访问控制 + 语言
├── dependencies.yaml # 依赖状态记录
├── council-personas.yaml # 议事视角配置（首次议事时生成）
├── councils/ # 议事日志
│ └── [position]-[candidate]-[date].md
└── positions/ # 岗位档案
└── [001-senior-backend]/
├── jd.md # 岗位描述（JD）
├── criteria.yaml # 评估标准（任务+能力+事件+排除项）
├── history.md # 候选人索引表（缓存层）
└── candidates/
└── [name]-[date].md # 完整评估报告（存储层）
每个岗位的 criteria.yaml 包含：
key_tasks: # 成果层：岗位必须交付的可验证成果（3-5项）
- id: "T01"
name: "独立交付核心模块"
hit_criteria: "..." # 什么证据算命中
partial_criteria: "..." # 什么证据算部分命中
supports_competencies: ["C01", "C02"] # 完成此任务需要的能力
key_competencies: # 能力层：支撑任务完成的核心能力（3-5项）
- id: "C01"
name: "技术深度"
supports_tasks: ["T01", "T02"] # 此能力支撑的任务
events: # 行为层：可观察的具体行为（5-8个/能力）
- id: "C01-E01"
description: "主导过复杂核心模块"
evidence_type: "direct"
verify: "简历中明确出现模块名称+复杂度+上线结果"
hard_exclusions: # 硬性排除：触发即终止评估的绝对红线
- id: "H01"
description: "..."猎犬系统由四层协议组成，主入口为 hound/SKILL.md：
| 层级 | 模块 | 文件 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 岗位管理 | Position | modules/position.md |
创建、读取、更新、列表岗位 |
| 评估引擎 | Evaluator | modules/evaluator.md |
简历解析、按标准评估、生成报告 |
| 索引管理 | Indexer | modules/indexer.md |
更新历史索引、搜索、统计、分层加载 |
| 双维议事 | Council | modules/council.md |
HR + 用人部门 双维交叉质询 |
参考文件（references/）：岗位模板、评估协议、议事协议、视角模板、适配指南、依赖清单、安装向导等。
默认：中文。
自动检测：如用户连续发送 3+ 条英文占比 >70% 的消息，系统自动切换为英文模式。切回中文同理。
- 中文模式：系统自称 猎犬系统
- English mode: system refers to itself as Hound System
MIT