技能介绍

调研痛点与数据断层

在人力资源运营中，员工敬业度调研往往面临问卷设计缺乏针对性、多维数据分析难以深入，以及驱动因素识别依赖主观经验的困境。当调研结果需要转化为改进计划时，若缺乏对现行劳动法规、社保公积金政策等动态合规口径的准确掌握，极易导致处理方案脱离实际或存在法律风险。手动拼凑数据与证据不仅耗时，还容易造成事实与证据链的断层。

核心能力与执行步骤

该技能将调研分析与合规核验结合，通过自然语言交互或文件上传提取已确认事实，并仅追问完成任务所需的最少必要信息。在处理过程中，它会执行当日核验政府、人社、医保、税务及公积金中心等官方来源的现行口径与生效期。

数据提取与追问：从用户输入中提取已确认事实，仅追问如用工地区、核心诉求等最少必要项。
确定性计算：对于需要结构化检查的场景，将数据写入内部临时 JSON，并调用 python scripts/run.py --input <input> --output <output> 进行自动化处理，此过程对用户完全透明。
多维交付：最终交付不仅包含分步骤的处理方案和文书草稿，还会附带事实与证据核对表、程序风险及后续行动清单，支持导出为 Markdown、CSV、XLSX 等多种格式。

适用边界与合规注意

技能明确界定了其辅助定位。当涉及动态政策、费率或办理入口且无法从当日官方来源核验时，会明确标记“待官方确认”，绝不以看似精确的内容替代未知事实。如果输入信息不足，它将输出待补充清单而非强行生成。所有输出结果仅为合规辅助和文书草稿，不能替代律师、仲裁机构或主管部门的个案结论。此外，技能遵循最小必要原则，不索要无关的敏感个人信息。