人才测评工具选型对比

人才测评工具选型的工程化方法

企业在引入测评工具时常见的问题是：从销售演示和行业榜单出发，而不是从自身规模、岗位需求、现有系统和合规约束出发。DISC、MBTI、Hogan、大五人格等工具在理论基础、适用对象、报告维度上差异明显；同一份测评结果在不同法律辖区、不同行业的数据保护要求下，风险也完全不同。如果没有统一口径的对比，选型结论往往难以复核。

技能如何处理输入

该技能从自然语言或上传文件中提取已确认事实，只追问完成任务所缺少的最少信息。最少需要三类输入：企业规模和行业、必需功能与现有系统、预算、周期和集成约束。可选信息包括已有模板、历史数据或官方政策原文，以及期望的输出格式。员工编号不会被设为通用必填项，也不会要求用户填写内部 JSON。

结构化检查与确定性计算

对字段、口径、时间范围、重复值和异常值进行检查后，技能会生成可复核的明细与结论，并把事实、参数、判断依据、待确认项和下一步行动分开呈现。需要确定性计算或结构化检查时，已确认信息会被写入内部临时 JSON，并运行 python scripts/run.py --input --output。内部 JSON 只用于脚本调用，不向用户展示或要求用户手填。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。

交付内容与边界

交付物包括候选方案对比矩阵、总成本和实施风险评估，以及选型建议、验证清单和谈判要点。结论和关键明细先在对话中给出，再按需生成可下载的 Markdown、CSV、XLSX、DOCX、PDF、Mermaid 或图片。

该技能不要求蚂蚁HR账号或内部员工编号，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。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。结果属于合规辅助和草稿，不替代律师、仲裁机构或主管部门的个案结论，也不会依据性别、年龄、婚育、籍贯、民族、健康等敏感属性作出不当人员决策。