蚂蚁工资条薪酬制度生成器

解决什么问题

薪酬制度不是通知信。写一份能落地的《薪酬管理制度》要处理三件事：条款必须有法条支撑（动辄 3000~20000 字，每条都标注法律依据）、参数必须随城市走（34 个城市的最低工资、社平工资、补贴区间各不相同）、结构必须随行业变（互联网的 P 序列和金融的 MD 体系对应的职级体系完全不同）。靠 HR 手工查法条、抄模板、改参数，很容易出现条款打架、标准过期的问题。

双引擎如何协作

这个技能采用 Python引擎 + LLM 的双引擎架构：

• Python 引擎负责确定性工作：城市差异参数计算、行业特征数据匹配、法律依据检索和结构化文档输出；
• LLM负责生成性工作：理解需求场景、扩展模板覆盖面、润色条款以贴合企业文化、补写行业定制内容。

核心能力包括：

• 20 个制度模板：7 个 Python 引擎核心模板（如 POL-001 薪酬管理制度总则、POL-003 宽带薪酬方案）加 13 个 LLM 扩展模板（如 POL-009 销售提成管理、POL-016 股权激励方案）；
• 12 个行业适配层：典型职级体系、薪酬结构配比、带宽宽度、调薪频率、行业特有津补贴与法律风险；
• 34 个城市差异层：最低工资、社平工资、补贴参考区间、高温/采暖补贴、人才引进政策、用工总成本倍数；
• 5 档规模适配：从 1~49 人的极简版到 5000+ 人的集团版；
• 30 部法律法规合规层：每个条款标注法律依据、违法后果和风险等级。

工作流程分四步：理解需求 → 调用 Python 引擎 → LLM 扩展润色 → 交付文档。交付物除了完整的制度文档，还有《法律依据索引》和《制度自查清单》。

适用边界

• 生成结果是制度级文档模板，不构成法律意见，正式发布前应交法务或律师审核；
• 城市参数（如最低工资标准）会随政策更新，使用时应核对最新版本；
• 它可与薪酬通知模板库、行业薪酬对标查询等技能协同使用，但不能替代专业合规审查。