# 구조화 면접 설계 담당 (RC-023) 사용 설명서

영역: 사람을 뽑고 문제없이 관리하고 싶다

> 에이전트 가이드는 전문가를 대체하지 않습니다. 결과물은 초안이며, 최종 판단과 외부 실행은 사용자와 전문가가 합니다.

## 무엇을 해 주나요
면접관마다 질문과 평가가 제각각인 회사를 위해 평가할 역량별로 같은 질문 세트와 채점 기준을 만들어 드리는 AI 직원입니다. 면접 진행과 합격 결정은 하지 않으며, 면접관들이 함께 쓸 질문지와 점수표 초안을 넘깁니다.

결과물: 역량별 질문, 꼬리 질문, 점수 기준표

성공 기준: 역량별 질문, 꼬리 질문, 점수 기준표가 모두 들어 있고, 검수 포인트의 ✗ 항목이 해소되었으며, 확인 필요 사항이 사용자 자료나 담당자 확인으로 정리된 상태.

## 추천 방식: ChatGPT (지시문 복사)
일반 업무 문서·점검표 작업이라 지시문과 자료를 붙여넣는 ChatGPT 방식이 가장 간단합니다. (업무 흐름 기준 추천이며 모델 성능 비교가 아닙니다.)

## 준비물

| 항목 | 필수 | 용도 | 준비 방법 | 단계 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
| 웹 브라우저 | 필수 | 초안용 | 설치할 앱 없음. 최신 브라우저로 접속 | 준비 | 사용 가능 |
| 자료: 상황 설명 | 필수 | 초안용 | 예: 직무, 핵심 역량 | 자료 연결 | 사용자가 직접 준비 |
| 자료: 원하는 조건 | 선택 | 초안용 | 예: 면접 시간, 면접관 수 | 자료 연결 | 사용자가 직접 준비 |

## 입력 예시

- **상황 설명** (필수): 마케팅 매니저 채용 면접을 준비하고 있습니다. 데이터 분석력, 협업, 캠페인 기획력을 평가하고 싶습니다.
- **원하는 조건** (선택): 면접은 45분, 면접관 3명입니다.

## 빠진 자료 점검

- 상황 설명 항목이 비어 있거나 예시 그대로가 아닌지
- 질문이 직무 역량과 무관한 사생활, 가족, 출신을 묻지 않는지 확인합니다.
- 점수 구간마다 관찰 가능한 행동으로 서술되었는지, 형용사만 있으면 고쳐 씁니다.

## 자료·기준 준비

- 공유·사용 권한이 있는 자료만 씁니다(사내 매뉴얼, 자문 결과 요약, 판단 기준, 과거 승인 사례).
- 주민등록번호·계좌번호·고객 연락처 등 민감정보는 지우거나 가립니다.
- 회사 기준은 회사 전문성 팩(업무 절차·판단 기준·양식·사례)에 넣으면 사이트 실행에서 기본 지침보다 우선 적용됩니다. 편집은 구독 중일 때 가능합니다.
- 이 에이전트의 핵심 전문성: 절차·양식, 판단 기준·계산, 데이터·DB. 해당 기준 자료를 우선 준비합니다.

## 작업 순서

1. 평가하려는 역량을 정의하고 각 역량이 드러나는 행동 지표를 적습니다.
2. 역량마다 과거 경험을 묻는 STAR형 주 질문을 만듭니다.
3. 답변이 모호할 때 쓸 꼬리 질문을 상황, 행동, 결과 순으로 붙입니다.
4. 행동 지표 기준으로 점수 구간별 답변 수준을 서술한 기준표를 만듭니다.
5. 면접 시간과 면접관 수에 맞춰 질문 배분과 진행 순서를 정합니다.

## 넘기기 전 점검

- [ ] 질문이 직무 역량과 무관한 사생활, 가족, 출신을 묻지 않는지 확인합니다.
- [ ] 점수 구간마다 관찰 가능한 행동으로 서술되었는지, 형용사만 있으면 고쳐 씁니다.
- [ ] 입력된 면접 시간 안에 질문 수가 들어가는지 계산하고 넘치면 우선순위를 묻습니다.
- [ ] 면접관 간 채점 차이를 줄이기 위한 기준 예시가 각 구간에 있는지 봅니다.

## 결과물 소제목

- 평가 역량과 행동 지표
- 역량별 질문
- 꼬리 질문
- 점수 기준표
- 면접 진행 배분

## 결과 예시 (견본, 실제 실행 결과 아님)

마케팅 매니저 면접(45분, 면접관 3명)에서 데이터 분석력, 협업, 캠페인 기획력을 평가하는 설계 미리보기입니다.

### 역량별 질문
- 데이터 분석력: 데이터로 캠페인 방향을 바꾼 경험을 말씀해 주세요
- 협업: 다른 팀과 목표가 충돌했을 때 어떻게 조율했나요

### 꼬리 질문
- 그때 본인이 직접 맡은 역할은 무엇이었나요
- 결과를 어떤 지표로 확인했나요

### 점수 기준표
- 1점: 경험 없이 일반론만 답함
- 3점: 구체적 사례와 본인 행동 제시
- 5점: 사례, 행동, 측정된 결과와 회고까지 제시

## 자주 생기는 문제

- **필수 항목이 비어 실행되지 않음** → 필수 입력 항목(상황 설명)을 채웁니다. 무엇을 넣을지 모르면 "예시로 채우기"를 먼저 봅니다.
- **"AI 제공자가 연결되지 않아 실행하지 않았습니다"** → 운영자가 AI 제공자를 연결하기 전입니다. 차감되지 않았으니 GPT·Claude 지시문 방식으로 진행할 수 있습니다.
- **무료 체험 1회를 사용함** → 개별 구독 월 19,000원(월 50회) · 인사·노무 직무 영역 팀 월 99,000원 · 전체 월 990,000원 중 하나로 계속 씁니다. 카드 결제는 가능입니다.
- **MCP·API에서 401 또는 구독 오류** → 키 범위(mcp, runs:write)와 이 에이전트를 포함하는 구독(개별·직무 영역·전체)이 활성인지 확인합니다. 개별 구독은 기간당 50회입니다.
- **결과에 "평가 역량과 행동 지표" 같은 소제목이 빠짐** → "답변 형식 그대로 다시 써 줘" 또는 수정 요청으로 다시 받습니다.

## 가장 짧은 시작

상황 설명에 다음처럼 적고 실행해 보세요: 마케팅 매니저 채용 면접을 준비하고 있습니다. 데이터 분석력, 협업, 캠페인 기획력을 평가하고 싶습니다.

## 사람이 직접 하는 일

- 면접 진행
- 합격 여부 결정
- 지원자 연락
- 차별 소지 질문 작성
- 외부 발송·제출·게시 (승인 후 사용자가 직접 진행)

## 이용 조건

- 공개 사용 설명서와 업무 지시문은 무료입니다.
- 사이트 무료 체험은 에이전트마다 1회(AI 실행 연결 시).
- 구독: 개별 구독 월 19,000원(월 50회) · 인사·노무 직무 영역 팀 월 99,000원 · 전체 월 990,000원. 모든 레벨 1회 호출 = 1회, 후속 질문도 1회.
- 여러 상품을 함께 구독할 수 있고, 직무 영역·전체 구독이 있으면 개별 구독의 50회보다 우선해 호출 총량 제한 없이 씁니다(남용 방지용 속도 제한은 있음).
- MCP 연결·실행 API·회사 팩 편집: 구독 중. 개인 팩: 직무 영역·전체 구독. 사용자 초대(5명): 전체 구독.
- 카드 결제: 가능.
- ChatGPT·Claude 이용 요금은 Recrua 결제에 포함되지 않습니다.

## AI 어시스턴트 안내

이 에이전트는 업무를 돕는 AI 어시스턴트입니다. 결과의 정확성·완결성이나 최종 확정을 보장하지 않으며, 중요한 판단은 관련 전문가의 검토가 필요합니다.
전문가 상담 연결: /consultation?agent=RC-023&area=%EC%9D%B8%EC%82%AC%C2%B7%EB%85%B8%EB%AC%B4

## 우리 사이트에서 쓰기

로그인한 내 워크스페이스에서 구조화 면접 설계 담당을(를) 내 팀에 추가하고 채팅으로 맡깁니다. 대화·첨부 자료·사용량이 이 사이트에 남습니다.

1. **준비 · 에이전트와 상태 확인** — 프로필에서 하는 일·하지 않는 일을 보고, AI 실행 상태(연결 안 됨)와 무료 체험 1회를 확인합니다.
2. **자료 연결 · 입력과 기준 연결** — 필수 입력 항목(상황 설명)을 채웁니다. "예시로 채우기"로 형식을 익히고, 요금제가 있으면 회사 팩에 판단 기준을 등록합니다.
3. **실행 · 채팅으로 맡기기** — 역량별 질문, 꼬리 질문, 점수 기준표 초안을 받고 후속 질문으로 고칩니다. 메시지 1개 = 1회 호출, 제공자 오류 시 복구.
4. **검수/상담 · 검수·승인** — 검수 포인트 표에서 "질문이 직무 역량과 무관한 사생활, 가족, 출신을 묻지 않는지 확인합니다." 등을 확인하고 승인·반려합니다.

- 가입·로그인한 뒤 프로필에서 "내 팀에 추가"를 누릅니다.
- /agents/23/chat 에서 대화를 시작하고 필수 자료(상황 설명)를 메시지로 쓰거나 파일로 첨부합니다.
- 답변을 보고 후속 질문으로 고칩니다. 메시지마다 1회 호출이며, AI 제공자 오류로 실패하면 차감을 되돌립니다.
- 무료 체험 1회 뒤에는 개별 구독 월 19,000원(월 50회) · 인사·노무 직무 영역 팀 월 99,000원 · 전체 월 990,000원 중 하나로 계속 씁니다. 구조화된 입력 화면은 /agents/23/work 에 그대로 있습니다.

## GPT에서 쓰기

지시문을 복사해 ChatGPT에 붙여 쓰는 방법이 기본입니다. 결과·사용량·팩은 Recrua에 기록되지 않습니다.

1. **준비 · ChatGPT 계정** — 사용 중인 ChatGPT 계정을 씁니다. 외부 AI 요금은 Recrua 결제에 포함되지 않습니다.
2. **자료 연결 · 지시문 + 내 자료** — 아래 지시문을 붙이고 필수 입력 항목(상황 설명)을 채웁니다. 파일 첨부 시 민감정보를 가립니다.
3. **실행 · ChatGPT에서 작성** — 역량별 질문 등 결과물을 받습니다. Recrua 실행 기록·사용량과는 별개입니다.
4. **검수/상담 · 점검표 대조** — "면접관 간 채점 차이를 줄이기 위한 기준 예시가 각 구간에 있는지 봅니다."를 포함한 점검 기준으로 직접 확인하고, 남는 판단은 전문가 상담을 요청합니다.

- 아래 "업무 지시문"을 복사해 새 대화에 붙여 넣습니다.
- [여기에 입력] 자리를 내 자료로 바꿉니다. 회사 기준이 있으면 지시문 끝에 덧붙입니다.
- 답변이 네 제목 형식을 지키지 않으면 "답변 형식 그대로 다시 써 줘"라고 요청합니다.
- ChatGPT 웹 앱에서 Recrua MCP 직접 연결은 준비 중입니다. ChatGPT의 사용자 정의 MCP는 OAuth 또는 인증 없음 방식만 문서화되어 있고, Recrua는 Bearer 키 방식이라 지금은 연결할 수 없습니다.
- Codex(CLI)는 Bearer 키를 환경 변수로 읽는 HTTP MCP 설정을 지원합니다. 아래 설정은 공식 문서 기준 예시이며 실제 계정 연결로 검증하지 않았습니다. 이 방식은 Recrua 서버에서 실행·기록·사용량 차감이 일어납니다(이 에이전트를 포함하는 구독 필요).

### 업무 지시문 (ChatGPT·Claude 공용) (사용 가능)

공개 기본 지시문입니다. 결제 없이 쓸 수 있습니다.

```
당신은 "구조화 면접 설계 담당" 역할로 일합니다.
맡은 과제: 면접 질문과 평가 기준이 없어요
만들 결과물: 역량별 질문, 꼬리 질문, 점수 기준표

[작업 순서]
1. 평가하려는 역량을 정의하고 각 역량이 드러나는 행동 지표를 적습니다.
2. 역량마다 과거 경험을 묻는 STAR형 주 질문을 만듭니다.
3. 답변이 모호할 때 쓸 꼬리 질문을 상황, 행동, 결과 순으로 붙입니다.
4. 행동 지표 기준으로 점수 구간별 답변 수준을 서술한 기준표를 만듭니다.
5. 면접 시간과 면접관 수에 맞춰 질문 배분과 진행 순서를 정합니다.

[넘기기 전 점검]
- 질문이 직무 역량과 무관한 사생활, 가족, 출신을 묻지 않는지 확인합니다.
- 점수 구간마다 관찰 가능한 행동으로 서술되었는지, 형용사만 있으면 고쳐 씁니다.
- 입력된 면접 시간 안에 질문 수가 들어가는지 계산하고 넘치면 우선순위를 묻습니다.
- 면접관 간 채점 차이를 줄이기 위한 기준 예시가 각 구간에 있는지 봅니다.

[답변 형식] "## 핵심 결론", "## 본문", "## 확인 필요 사항", "## 다음 단계" 네 제목을 이 순서로 쓰고, "## 본문" 안에서 다음 소제목을 씁니다: 평가 역량과 행동 지표 / 역량별 질문 / 꼬리 질문 / 점수 기준표 / 면접 진행 배분

[지켜야 할 것]
- 근거 없는 수치·조문·사례를 만들지 말고, 확실하지 않은 내용은 "확인 필요 사항"에 분리합니다.
- '보장', '완벽', '100%' 같은 단정 표현을 쓰지 않습니다.
- 결과물은 초안입니다. 발송·제출·게시·설치·실행을 했다고 쓰지 않습니다. 그 일은 사용자가 검토 후 직접 합니다.
- 하지 않는 일: 면접 진행, 합격 여부 결정, 지원자 연락, 차별 소지 질문 작성, 외부 발송·제출·게시 (승인 후 사용자가 직접 진행)

[내 자료] 아래 항목을 채워 함께 보냅니다. 주민등록번호·계좌번호 등 민감정보는 가립니다.
- 상황 설명 (필수): [여기에 입력 — 예: 마케팅 매니저 채용 면접을 준비하고 있습니다. 데이터 분석력, 협업, 캠페인 기획력을 평가하고 싶습니다.]
- 원하는 조건 (선택): [여기에 입력 — 예: 면접은 45분, 면접관 3명입니다.]
```

### ChatGPT 웹 MCP 연결 (준비 중)

지원되지 않는 방식(키를 다른 칸에 넣기 등)을 쓰지 마세요.
공식 문서: https://developers.openai.com/api/docs/guides/custom-mcp-server

```
준비 중: Recrua MCP는 Bearer 키 인증을 쓰고, ChatGPT 사용자 정의 MCP는 OAuth/인증 없음만 지원합니다.
```

### Codex config.toml (MCP) (설정 예시 · 미검증)

RECRUA_API_KEY 환경 변수에 /settings에서 발급한 MCP 범위 키를 넣습니다. 키를 파일에 직접 쓰지 마세요.
공식 문서: https://learn.chatgpt.com/docs/extend/mcp?surface=cli

```toml
[mcp_servers.recrua]
url = "https://recrua.store/api/mcp"
bearer_token_env_var = "RECRUA_API_KEY"
```

## Claude에서 쓰기

지시문 복사로 바로 쓰거나, 권한이 있으면 Recrua MCP를 사용자 정의 커넥터·Claude Code에 연결해 Recrua 서버로 실행합니다.

1. **준비 · Claude 계정·키** — 지시문 방식은 Claude 계정만 있으면 됩니다. MCP 연결은 구독과 /settings 키가 필요합니다.
2. **자료 연결 · 지시문 또는 커넥터** — 지시문을 붙이거나, 커넥터 URL https://recrua.store/api/mcp 에 요청 헤더 Authorization: Bearer 키를 설정합니다.
3. **실행 · list_agents → run_agent** — MCP라면 run_agent에 agent_no 23와 상황 설명 입력을 넘깁니다. 실행·기록·사용량은 Recrua 서버에서 처리됩니다.
4. **검수/상담 · 검수 포인트 확인** — 결과 끝 검수 포인트에서 확인 필요 항목을 해소하고, 전문가 상담을 요청합니다.

- 지시문 방식: "업무 지시문"을 복사해 Claude 대화에 붙이고 내 자료를 채웁니다. Recrua 기록·사용량과는 별개입니다.
- 사용자 정의 커넥터: Claude의 커넥터 설정에서 사용자 정의 커넥터를 추가하고 URL과 요청 헤더(Authorization: Bearer + 내 키)를 넣습니다. 이용 가능 여부는 Claude 계정·워크스페이스 권한에 따라 다릅니다.
- Claude Code: 아래 명령으로 HTTP MCP를 추가하고 /mcp로 도구 상태를 확인합니다. 키는 환경 변수로만 넘깁니다.
- 연결 후 list_agents로 번호를 확인하고 run_agent에 정확한 번호와 입력 키를 넘깁니다. 호스트(Claude)가 바뀌어도 Recrua의 생성 방식은 바뀌지 않습니다.

### 업무 지시문 (ChatGPT·Claude 공용) (사용 가능)

공개 기본 지시문입니다. 결제 없이 쓸 수 있습니다.

```
당신은 "구조화 면접 설계 담당" 역할로 일합니다.
맡은 과제: 면접 질문과 평가 기준이 없어요
만들 결과물: 역량별 질문, 꼬리 질문, 점수 기준표

[작업 순서]
1. 평가하려는 역량을 정의하고 각 역량이 드러나는 행동 지표를 적습니다.
2. 역량마다 과거 경험을 묻는 STAR형 주 질문을 만듭니다.
3. 답변이 모호할 때 쓸 꼬리 질문을 상황, 행동, 결과 순으로 붙입니다.
4. 행동 지표 기준으로 점수 구간별 답변 수준을 서술한 기준표를 만듭니다.
5. 면접 시간과 면접관 수에 맞춰 질문 배분과 진행 순서를 정합니다.

[넘기기 전 점검]
- 질문이 직무 역량과 무관한 사생활, 가족, 출신을 묻지 않는지 확인합니다.
- 점수 구간마다 관찰 가능한 행동으로 서술되었는지, 형용사만 있으면 고쳐 씁니다.
- 입력된 면접 시간 안에 질문 수가 들어가는지 계산하고 넘치면 우선순위를 묻습니다.
- 면접관 간 채점 차이를 줄이기 위한 기준 예시가 각 구간에 있는지 봅니다.

[답변 형식] "## 핵심 결론", "## 본문", "## 확인 필요 사항", "## 다음 단계" 네 제목을 이 순서로 쓰고, "## 본문" 안에서 다음 소제목을 씁니다: 평가 역량과 행동 지표 / 역량별 질문 / 꼬리 질문 / 점수 기준표 / 면접 진행 배분

[지켜야 할 것]
- 근거 없는 수치·조문·사례를 만들지 말고, 확실하지 않은 내용은 "확인 필요 사항"에 분리합니다.
- '보장', '완벽', '100%' 같은 단정 표현을 쓰지 않습니다.
- 결과물은 초안입니다. 발송·제출·게시·설치·실행을 했다고 쓰지 않습니다. 그 일은 사용자가 검토 후 직접 합니다.
- 하지 않는 일: 면접 진행, 합격 여부 결정, 지원자 연락, 차별 소지 질문 작성, 외부 발송·제출·게시 (승인 후 사용자가 직접 진행)

[내 자료] 아래 항목을 채워 함께 보냅니다. 주민등록번호·계좌번호 등 민감정보는 가립니다.
- 상황 설명 (필수): [여기에 입력 — 예: 마케팅 매니저 채용 면접을 준비하고 있습니다. 데이터 분석력, 협업, 캠페인 기획력을 평가하고 싶습니다.]
- 원하는 조건 (선택): [여기에 입력 — 예: 면접은 45분, 면접관 3명입니다.]
```

### Claude 사용자 정의 커넥터 (설정 예시 · 미검증)

키는 커넥터 설정 칸에만 넣고 대화·문서에 붙이지 마세요.
공식 문서: https://support.claude.com/en/articles/11175166-get-started-with-custom-connectors-using-remote-mcp

```
URL: https://recrua.store/api/mcp
요청 헤더: Authorization = Bearer <설정에서 발급한 rk_ 키>
```

### Claude Code 명령 (설정 예시 · 미검증)

실행 후 Claude Code에서 /mcp로 연결 상태를 확인합니다.
공식 문서: https://code.claude.com/docs/en/mcp

```bash
export RECRUA_API_KEY="<설정에서 발급한 키>"
claude mcp add --transport http recrua https://recrua.store/api/mcp --header "Authorization: Bearer $RECRUA_API_KEY"
```

### run_agent 호출 예 (설정 예시 · 미검증)

필수 입력 키만 담은 예시입니다. 실제 값은 내 자료로 바꿉니다.

```json
{
 "name": "run_agent",
 "arguments": {
  "agent_no": 23,
  "inputs": {
   "situation": "마케팅 매니저 채용 면접을 준비하고 있습니다. 데이터 분석력, 협업, 캠페인 기획력을 평가하고 싶습니다."
  }
 }
}
```

## 실행 API (구독 중, 공통)

### 실행 API 요청 (구독 중) (설정 예시 · 미검증)

runs:write 범위 키가 필요합니다. 요청 본문은 recrua-request.json 파일로 내려받아 값을 바꿉니다.

```bash
curl -X POST https://recrua.store/api/v1/runs \
  -H "Authorization: Bearer $RECRUA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data @recrua-request.json
```

### recrua-request.json (설정 예시 · 미검증)

agent_no와 입력 키는 이 에이전트의 실제 입력 항목입니다.

```json
{
 "agent_no": 23,
 "inputs": {
  "situation": "마케팅 매니저 채용 면접을 준비하고 있습니다. 데이터 분석력, 협업, 캠페인 기획력을 평가하고 싶습니다.",
  "conditions": "면접은 45분, 면접관 3명입니다."
 }
}
```