数据安全法HR数据合规指引

要解决的具体问题

• HR 团队在落实数据安全法时，常面临四类缺口：数据分类分级口径不一致、安全保护措施与用工场景脱节、跨境传输缺少留痕、应急预案停留在纸面。
• 合规材料分散在表格、制度文档和邮件中，人工核对字段、时间范围和重复值耗时长，且容易把未确认事实当成结论。
• 现有模板多要求填写内部 JSON 或绑定员工编号，导致输入负担重，小团队难以快速产出可复核的差距分析。

技能如何工作

• 输入收敛：从自然语言或上传文件提取已确认事实，只追问缺少的最少必要项，如适用地区和期间、用工事实或现有制度、要检查的合规主题。
• 结构化检查：先核对字段、口径、时间范围、重复值和异常值，再生成可复核明细与结论。
• 确定性计算：需要脚本判断时，将已确认信息写入内部临时 JSON 并运行 python scripts/run.py --input --output ，内部 JSON 不展示给用户。
• 证据管理：涉及外部数据或行业基准时标注来源、样本时间和适用范围；无法核验时写明假设和待确认项。
• 交付形态：先给结论和关键明细，再生成可下载的 Markdown、CSV、XLSX、DOCX、PDF、Mermaid 或图片，便于进入评审或整改流程。

适用边界与注意点

• 不要求蚂蚁HR账号、内部员工编号或用户手写 JSON，不把员工编号设为通用必填。
• 不声称已经发送、申报、审批、提醒或写入业务系统，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。
• 结果是合规辅助和草稿，不替代律师、仲裁机构或主管部门的个案结论。