推荐信/离职评价信模板

要解决的问题

离职环节里，推荐信和离职评价是两类文档，但经常被当成一件事来干。常见的摩擦点：

• 事实口径不统一：同一个员工在不同文档里写着不同的任职时间、岗位 title、绩效等级，复核时要从邮件和表格里翻原始记录。
• 语言与地区差异被忽略：英文推荐信有它的惯例（比如美式的 Date / To Whom It May Concern 开头），中文评价则要能过国内背调，两者不是简单翻译。
• 模型直接开编：给一句「帮我写个推荐信」，返回的往往是「工作积极、责任心强」。这些未经证实的形容词写进正式文书，比空文档更危险。
• 非必要字段被当成必填：员工编号、身份证号这类内部字段被当作标准输入要求填写，其实多数场景根本用不到。

技能如何工作

推荐信/离职评价信模板 是一个办公效率方向的文档生成技能，面向需要产出正式人事文书的工程师和 HR 自动化脚本。

1. 最小化追问

从用户自然语言或上传文件中提取已确认事实，只在缺少关键信息时追问。最少需要的输入是：

• 文档用途与适用地区
• 需要写入的已确认事实
• 期望的交付格式

不需要手写内部 JSON，员工编号也不是通用必填项。

2. 先校验，再生成

起草之前先检查字段完整性、口径一致性、时间范围和异常值，输出可复核的明细与结论。需要确定性计算或结构化检查时，调用 python scripts/run.py --input <临时JSON> --output <结果>，这个内部 JSON 只用于脚本调用，不出现在用户界面。

3. 结论优先，多格式交付

先在对话里给出结论和关键明细，再按任务生成可下载的 Markdown、CSV、XLSX、DOCX、PDF 或 Mermaid。交付物包括：可编辑文档草稿、待填字段与事实核对表、签署发送前的检查清单。

适用边界

• 文书只使用已确认事实，同时标出证据缺口、程序节点和复核清单，不用看似精确的内容填充未知项。
• 不声称已发送、申报、审批或写入业务系统，除非宿主工具实际执行并回读结果。
• 只处理任务所需的最少个人信息，不索要无关身份证号、账号密码或完整病历。
• 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，无法核验的会写明假设与待确认项。