技能介绍

解决什么具体问题

在分析企业人力资源数据时，常见的痛点是数据孤立且口径不一致：业务指标难以反映员工的真实行为，且人工汇总耗时易错。本技能旨在通过自动化流程处理这些问题：允许用户通过自然语言或上传文件直接输入待分析的 HR 数据和统计期间，提取已确认的事实。它不要求填写复杂的内部 JSON，也不强制索要内部员工编号。技能能基于自然语言的最小必要信息，直接进入数据校验与结构分析，避免冗长繁琐的数据填报。

核心能力与工作流

技能的执行分为三个可复核的步骤：

数据提取与清洗：从用户的自然语言表达或上传文件中提取已确认事实。自动执行基础的数据质量检查，排查重复值和异常值，保留原表行号或用户可识别字段。
确定性计算：当需要进行确定性计算或结构化检查时，技能会将已确认的信息写入内部临时 JSON，并调用 python scripts/run.py 运行脚本，但内部 JSON 不会向用户展示或要求用户手填。如果涉及外部数据或行业基准，会明确标明来源、样本时间和适用范围。
结构化交付：根据数据生成可下载的交付物，先输出管理层可读的分析结论，随后按任务生成具体的输出文件格式，包括 Markdown、CSV、XLSX、DOCX、PDF、Mermaid 或图片，并提供异常原因和复核状态。

适用边界与注意点

本技能的定位是数据分析与报告生成，不替代业务系统的操作。在使用时应注意以下限制：

不声称实际执行业务动作：除非宿主工具实际执行并回读，否则技能不会声称已经发送、申报、审批、提醒或写入业务系统。
不要求特定账号或编号：无需蚂蚁HR账号即可使用核心分析功能。
输入不足时的处理：当输入信息不足时，技能将输出待补充清单，而不会用看似精确的虚构内容替代未知事实。在普通结果末尾会保留来源链接，且不会主动索要无关的个人隐私信息。