薪绩预测全能体
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技能介绍
问题背景
HR 在绩效、薪酬、面谈环节通常要处理相互关联的数据：员工评分是否存在偏差、目标是否 SMART、360 反馈情绪如何、调薪方案是否合理、是否存在薪酬倒挂、市场分位在哪里、合规风险是否可控，以及面谈时如何表达。若这些步骤分散在表格、经验和临时话术中，决策链条容易断裂。
工作方式
该技能把上述动作封装为可 JSON 调用的 action，例如 review 检测绩效评分偏差，goal 做 SMART 目标重写，raise 生成保守/均衡/激进三档调薪方案，benchmark 输出 P25/P50/P75 市场对标，inversion 检查薪酬倒挂，risk 识别情绪、法律和流失风险。talking_points、strategy、template 负责面谈话术、策略和模板。smart_route 可从自然语言识别域、子意图和员工工号/姓名，再执行对应分析。默认读取 data/薪资数据_示例.xlsx 中 30 名员工数据，也可通过 excel_path 指定文件；运行依赖 Python 3.12+、pandas、openpyxl、numpy。
适用边界
它适合做薪酬绩效分析、HR 面谈准备和规则化风险筛查，但不替代正式薪酬委员会、法务审查或 HRIS 系统。若输入数据字段不完整、员工工号无法识别，或市场对标缺少可信基准，输出更偏结构化建议而非最终决策。
使用场景
- 绩效复核时发现个别员工评分偏高，需要检测晕轮等偏差并给出解释。
- HR 要基于 30 名员工数据生成保守、均衡、激进三档调薪方案。
- 面谈前需为薪酬倒挂员工准备策略、话术和 8 段式模板。
- 用自然语言请求分析绩效偏差并生成调薪方案与面谈话术。
适合人员
- 负责季度绩效复核、需要解释评分偏差的 HRBP。
- 需要给员工调薪并准备面谈材料的薪酬绩效专员。
- 要审查薪酬倒挂、市场分位和合规风险的人力资源管理者。
- 需要用自然语言驱动 HR 分析流程的运营或数据分析师。
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