技能介绍

当绩效诊断卡在数据与口径断层上

团队做绩效体系诊断时，常遇到三类问题：HR数据分散在多张表里，指标口径在需求、政策、实际统计之间不一致；异常值（如重复行、周期错位）难以快速定位；优化建议停留在经验层面，拿不出可复核的逐行依据。这些断层会让管理层看不到真实问题，也让后续优化无从落地。

技能的核心路径：从事实提取到可复核结论

技能不要求用户填写内部JSON或提供员工编号，直接从自然语言或上传文件中提取已确认事实，只追问完成任务所缺的最少信息——待分析的HR数据、统计期间、指标口径或管理问题，可选补充已有模板、历史数据等。执行时按三步推进：先检查字段、口径、时间范围、重复值和异常值，生成可复核的明细与结论；再保留原表行号或可识别字段，输出逐行结果、异常原因和复核状态；需要确定性计算时，将已确认信息写入内部临时JSON，调用python scripts/run.py --input --output完成，脚本仅用于内部调用，不向用户展示或要求手填。

交付与边界：把未知项摆到台面上

最终交付包括三类内容：管理层可读的分析结论，帮决策者快速抓住核心问题；结构化指标明细和图表建议，给工程师或分析师可落地的复核材料；数据质量、异常和行动清单，明确哪些信息待补充、哪些动作待执行。技能不声称已发送、申报或写入业务系统，除非宿主工具实际执行并回读；输入不足时输出待补充清单，不用看似精确的内容替代未知事实；不依据性别、年龄、婚育等敏感属性作出不当人员决策。涉及外部数据或行业基准时，会标明来源、样本时间和适用范围，无法核验的假设与待确认项也会一并列出。