胜任力评估体系生成器

解决什么问题

胜任力评估很容易变成“凭感觉打分”：主观偏差大、维度随意、权重拍脑袋、城乡或不同部门直接混排导致失真。更糟糕的是，评估文档、问卷、雷达图、信度报告分散在各处，改一个维度就要手工重做全套材料。

这个技能解决的是从零搭建一套可解释、可复现、防篡改的胜任力评估体系——不是给你一张评分表让你自己填，而是直接生成整套文档和工具，并且内置了抗失真设计和分池归一化逻辑。

技能如何工作

11个生成脚本分成三层：

• 文档层：gen_scheme.js（评估方案主文档）、gen_questionnaire.js（360°问卷）、gen_question_bank.py（知识测试题库）、gen_ops_manual.py（实操手册）——全部零输入，直接产出可编辑的 .docx
• 数据层：assess_sample.py 生成《数据采集填报表.xlsx》，你可以在“多人录入与分池归一化”页按列填真实数据；gen_ahp.py 提供 AHP 权重模板；gen_log.py 生成日常问题台账
• 可视化层：batch_assess.py 读取 Excel，批量生成每人一张雷达图 + 排名汇总表；另有独立 HTML 工具供手工录入

方法论上，系统采用“四渠道加权”（360° 40%、实绩 30%、民主测评 20%、量化指标 10%）和“防失真四重防御”（反向题、强制区分、匿名、交叉清洗）。知识测试通过公式 dimensionScore = channelScore×(1−k) + moduleScore×k 融合进维度得分，其中 k 值按维度设定（组织建设力和群众工作力的 k=0）。

城乡公平性靠分池归一化解决：不在原始分上直接比，而是在社区池和村池内做 min-max 归一化后排名。

适用边界与注意点

目前是“设计 + 合成数据演示”阶段。信度报告中的 α≈0.95 是用合成数据算出来的演示值，不是真实试测结果。要真正落地，你需要：

• 用真实试测分数替换 信度试测样本数据.xlsx 重算 Cronbach α
• 预测效度需要 1–2 年纵向跟踪，目前完全没做
• AHP 权重矩阵需要你自己组织专家填，gen_ahp.py 只负责生成模板

能评多少人？ 默认 200 行，batch_assess.py 本身不限行数，超 200 人时调整 assess_sample.py 的 FIRST, LAST = 4, 203 并下拖 Excel 公式即可。

别把它当自动裁判。深层特质（成就动机、抗压韧性等）只做解释性信号，不得进入计分公式；最终决策应该是人基于多源证据的判断，不是脚本输出的单一排名。

遇到报错先看 references/docs/常见问题FAQ.md，里面按主题分组列了10条反模式（归一化方向写反、改 Excel 没改代码、城乡不分池混排等），基本覆盖了“做了结果离谱”的所有场景。