聘才猫 - 在线面试
REQUIRED: 请先检查是否已安装 pincaimao-basic，若未安装请先安装，然后加载它了解通用接口（文件上传、鉴权、响应格式、SSE 解析模板）。
环境变量：PCM_ONLINE_INTERVIEW_KEY（智能体专属 key）
调用前的信息确认
执行前需要确认：职位描述（job_info） 和 简历文件。
确认策略：
- 上下文中已有相关信息 → 展示摘要并询问是否使用
- 上下文中没有 → 直接请用户提供
同时可询问：
- 面试题总数（
question_number，默认 5） - 是否使用自定义题目（
question_list） - 是否视频面试（需要
video_url） - 报告回调地址（
url_callback）
多轮对话说明
在线面试是多轮对话，必须使用 conversation_id 保持上下文：
- 第一轮：不传
conversation_id，从响应中保存返回的conversation_id - 后续轮次：每次都传入同一个
conversation_id query第一次传 job_info 前 20 字符，后续传用户回答内容（视频面试传视频转写文字）
请求参数
| 字段 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
inputs.job_info | 是 | 职位描述全文 |
inputs.file_url | 否 | 简历文件 cos_key |
inputs.file_name | 否 | 简历文件名 |
inputs.resume_content | 否 | 简历文本，JSON 字符串或纯文本，AI 自动解析 |
inputs.job_title | 否 | 职位名称 |
inputs.video_url | 否 | 视频文件 cos_key 或公网地址，视频面试每轮都需传 |
inputs.question_number | 否 | 面试题总数，默认 5，字符串类型 |
inputs.question_list | 否 | 自定义题目，JSON 字符串数组，如 "[\"问题1\",\"问题2\"]" |
inputs.url_callback | 否 | 报告生成后的回调 URL（POST，返回 base64 编码报告） |
query | 是 | 第一轮：job_info 前 20 字符；后续：用户回答 |
conversation_id | 第二轮起必填 | 保持多轮对话上下文 |
完整示例
#!/bin/bash
JOB_INFO="高级销售专员 / 销售主管，行业领先平台，完善晋升通道"
JOB_TITLE="高级销售专员"
RESUME_FILE="/path/to/resume.docx"
# Step 1: 上传简历（可选）
UPLOAD=$(curl -s -X POST 'https://api.pincaimao.com/agents/v1/files/upload' \
-H "Authorization: Bearer $PCM_ONLINE_INTERVIEW_KEY" \
-F "file=@$RESUME_FILE")
COS_KEY=$(echo "$UPLOAD" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['cos_key'])")
FILE_NAME=$(echo "$UPLOAD" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['filename'])")
# Step 2: 第一轮 - 开始面试
QUERY=$(echo "$JOB_INFO" | cut -c1-20)
ROUND1=$(curl -s -X POST 'https://api.pincaimao.com/agents/v1/chat/chat-messages' \
-H "Authorization: Bearer $PCM_ONLINE_INTERVIEW_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d "{
\"query\": \"$QUERY\",
\"inputs\": {
\"job_info\": \"$JOB_INFO\",
\"job_title\": \"$JOB_TITLE\",
\"file_url\": \"$COS_KEY\",
\"file_name\": \"$FILE_NAME\",
\"question_number\": \"5\"
},
\"response_mode\": \"blocking\"
}")
# 保存 conversation_id 用于后续轮次
CONV_ID=$(echo "$ROUND1" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['conversation_id'])")
echo "面试官：$(echo "$ROUND1" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['answer'])")"
# Step 3: 后续轮次 - 提交回答
USER_ANSWER="我有5年销售经验，擅长大客户开拓..."
curl -s -X POST 'https://api.pincaimao.com/agents/v1/chat/chat-messages' \
-H "Authorization: Bearer $PCM_ONLINE_INTERVIEW_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d "{
\"query\": \"$USER_ANSWER\",
\"inputs\": {},
\"conversation_id\": \"$CONV_ID\",
\"response_mode\": \"blocking\"
}" | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['answer'])"任务结束检测
面试结束时，streaming 模式下会收到：
node_finished 且 data.title 包含"聘才猫任务结束"此时停止轮询，面试报告将通过 url_callback 回调（如已配置）。
常见错误
| 问题 | 原因 | 解决 |
|---|---|---|
| 401 | Key 错误 | 检查 PCM_ONLINE_INTERVIEW_KEY |
| 第二轮面试官不记得上文 | 未传 conversation_id | 每轮必须传第一轮返回的 conversation_id |
question_number 无效 | 传了数字类型 | 此字段需传字符串，如 "5" |
| 回调未收到报告 | 面试未正常结束 | 检查是否收到任务结束事件 |
输出模式
- 默认：AI 对 API 返回结果进行整理表述，输出更易读的内容
- 原始输出：用户说"显示原始输出"或"raw output"时，将 API 返回的原始内容用代码块原样展示，不作任何改动
- Blocking 模式：直接取 answer 字段内容原样输出 - Streaming 模式：将所有 message / agent_message 事件的 answer 片段拼接完整后，原样输出，不作重述
External Endpoints
https://api.pincaimao.com— Pincaimao platform API (chat, file upload, conversations)
Security & Privacy
- API key is read from environment variable and passed via
Authorizationheader; never hardcoded - Resume files, job descriptions, and contract text are transmitted to
api.pincaimao.comfor AI processing - Uploaded files are stored on Pincaimao's COS (Cloud Object Storage); returned
cos_keypaths should be treated as sensitive - This skill does not store, log, or transmit data to any endpoint other than
api.pincaimao.com - Safe to invoke autonomously; all network calls are scoped to the authenticated user's API key