内推激励机制设计器

内推激励为什么容易跑偏

内推奖励如果只凭经验设定，容易出现几个典型问题：奖励梯度没有与岗位难度对齐，推荐流程依赖群聊和私聊推进，效果数据散落在不同表格中，复盘时难以判断问题出在激励不足、流程卡顿，还是岗位画像本身有偏差。

技能如何生成可复核方案

技能会先从自然语言描述或上传文件中提取已确认事实，包括目标岗位、招聘场景、现有招聘要求、适用地区和时间范围。信息不足时，它只追问完成任务所需的最少字段，不会要求填写内部 JSON，也不会将员工编号设为通用必填项。

随后，它会先检查字段、口径、时间范围和异常值，再生成可复核的明细与结论。需要确定性计算或结构化检查时，已确认信息写入内部临时 JSON，通过 python scripts/run.py --input --output 运行；这部分仅用于脚本调用，不会展示给用户，也不要求手填。

最终交付内容包括：

• 可使用的内推奖励方案与流程标准化模板
• 结构化评估或流程明细
• 效果追踪看板
• 偏差、风险与下一步行动清单

适用边界与注意点

技能不要求蚂蚁HR账号、内部员工编号或手写 JSON，也不会声称已发送、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。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；无法核验时写明假设和待确认项。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。

技能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，也不依据性别、年龄、婚育、籍贯、民族、健康等敏感属性作出不当人员决策。