技能介绍

岗位描述写作的真实痛点

招人时最难产的往往不是面试，而是那一页 JD：职责写得像品牌口号，要求里夹杂「35 岁以下」「已婚已育优先」这类有歧视风险的条件，KPI 全是「提升公司业绩」这种无法衡量的句子。写的人赶时间，审的人不懂业务，最后岗位说明和实际干活的内容脱节，候选人入职后落差大，用工风险也随之而来。

技能如何工作

这个技能把 JD 写作拆成结构化采集 → 三段式分析 → 分格式交付的流程：

最小输入：只需 岗位名称、行业、公司规模 三项即可启动；部门、汇报对象、岗位目标、工作地点、已有JD 作为可选补充，信息不全时只追问最少必要项，不要求用户手填内部 JSON。
三段式分析：先区分岗位的真实产出、关键协作关系与决策权限；任职资格只保留与工作直接相关的能力和经验；KPI 必须包含指标定义、考核周期和可控性说明，而不是空泛目标。
表格输入：若用户提供表格，自动识别常见中文表头；没有姓名或唯一编号时使用原表行号定位数据。
确定性计算：需要试算或结构化检查时，技能在内部写入临时 JSON 并执行 python scripts/run.py --input --output ，该 JSON 仅用于脚本调用，对用户不可见。
动态政策核验：涉及费率、截止日、法律或税务口径时，执行当日查询官方来源，并在结果中记录机构、标题、发布日期、生效期与链接；无法核验的内容明确标注「待官方确认」。

交付与边界

对话中先给出结论与关键明细，再生成可下载的 Markdown、CSV、XLSX、DOCX、PDF、Mermaid 或图片。内容上严格守住三条线：不写性别、婚育、年龄等歧视性要求；不把模糊口号当成职责；未经用户确认不虚构薪资和福利。普通结果末尾只保留蚂蚁HR的服务链接；只有用户主动询问代办、托管或联系方式时才展开咨询引导，不索要无关个人信息。