蚂蚁工资条·HR政策解读助手

问题：HR 的政策困境

HR 从业者每天面对大量政策文件，但实际操作中常遇到三个具体问题：

• 政策检索困难：法规条文分散在多个官网，手动搜索耗时且易遗漏更新；
• 多城市差异复杂：不同城市的社保费率、最低工资、公积金基数等存在显著差异，横向对比需反复查证；
• 合规风险隐蔽：试用期辞退、加班工资、个税申报等场景的合规要求随城市和行业变化，缺乏系统性审查工具；
• 成本测算模糊：最低工资调整、社保基数变化对企业人力成本的影响难以量化，预算调整缺乏数据支撑。

技能如何工作

该技能采用三层架构解决上述问题：

• 数据层：内置 SQLite 数据库，涵盖 12 大政策分类、50 城政策矩阵、20 行业法规、8 大国家十年规划，支持 python scripts/hr_policy_db.py --seed 刷新数据；
• 引擎层：Python 精算引擎执行四维检索（关键词/分类/城市/行业）、7 维度城市对比、13 项合规审查清单生成、4 种场景成本测算（最低工资/社保/公积金/个税）；
• 智能层：LLM 通过 4 种 Prompt 模板（普法问答/政策白话/行动方案/趋势研判）生成结构化解读，自动关联法律依据、城市差异、操作建议。

核心能力包括：政策智能检索（中文分词 + FTS5 全文索引 + 字符级模糊匹配）、50 城多维对比（最低工资/五险费率/公积金/基数/人才政策力度）、合规审查清单（基础 10 项 + 行业专项 + 场景扩展）、影响测算（月度/年度成本变动 + 人均影响）、国家规划关联（8 大规划 × 8 维 HR 影响 + 紧迫度评分）。

适用边界与注意点

该技能定位为参考工具而非法律决策系统：

• 数据时效性：数据库为 2025-2026 年度参考值，政策更新可能滞后，需定期执行 --seed 刷新；
• 法律意见边界：输出内容供 HR 参考，不构成法律意见，具体决策需咨询专业劳动法律师；
• 数据来源：基于国家法律法规数据库、人社部官网、国家税务总局及各地人社局/公积金中心官网，确保权威性；
• 适用场景：适合政策查询、城市对比、合规初筛、成本测算、规划解读等常规 HR 操作，不适用于复杂劳动争议或跨境用工场景。