JD 诊断与优化 Skill
诊断原始 JD 的岗位目标、职责、任职要求、筛选标准和合规风险,并生成对外发布版与内部校准版。
这个能力包解决什么
诊断原始 JD 的岗位目标、职责、任职要求、筛选标准和合规风险,并生成对外发布版与内部校准版。
问题:很多 JD 看起来完整,但岗位目的不清、职责像杂活清单、任职要求不可筛选,导致 HR、用人经理和候选人理解不一致。
输入、步骤与输出
- 适合谁
- 招聘 HR、HRBP、用人经理、猎头顾问和需要统一岗位口径的招聘负责人
- 输入
- 原始 JD 或用人经理口述需求、公司/业务背景、招聘原因、汇报关系、候选人画像、薪酬和对外可公开边界。
- 步骤
- 识别岗位真实目的 -> 诊断 JD 质量 -> 拆分必备项和加分项 -> 重写对外发布版 -> 生成内部筛选标准 -> 输出风险提醒。
- 输出
- JD 诊断评分、关键信息缺口、优化版岗位说明、必备/加分条件、内部筛选标准、招聘沟通卖点和合规风险提醒。
已知限制与验证说明
包内含 B2B SaaS 客户成功经理样例,可演示从模糊 JD 到优化版 JD、筛选标准和招聘沟通卖点的完整过程。
使用边界
只做 JD 诊断、优化和招聘辅助,不替代最终用人决策;不得生成年龄、性别、婚育、地域等不当限制,也不得虚构公司承诺。
文件与版本
- 包版本
- v0.1.0
- 作者与来源
- 根据本站当前实际包核对;包内未给出完整作者与原始公开地址,不据目录位置推定原创归属。
- 源文件数量
- 8 个
- 内容组成
- 入口/说明 1 个
- 参考/规则 2 个
- 模板 1 个
- 样例/历史记录 3 个
- 其他 1 个
查看完整源文件清单(8 个)
- jd-diagnosis-optimizer/agents/openai.yaml
- jd-diagnosis-optimizer/examples/sample-input.md
- jd-diagnosis-optimizer/examples/sample-output.md
- jd-diagnosis-optimizer/references/jd-quality-rubric.md
- jd-diagnosis-optimizer/references/output-contract.md
- jd-diagnosis-optimizer/SKILL.md
- jd-diagnosis-optimizer/templates/input-brief.md
- jd-diagnosis-optimizer/test-runs/2026-05-21-virtual-validation/RUN_SUMMARY.md
下载包另含交付说明与水印文件,数量以包内清单为准。作者与许可保留在原文件中。
使用环境与准备
- 环境
- 支持读取 SKILL.md、关联资料及本地文件的 AI 工作台;各工作台的导入方式需按其说明确认。
- 前提
- 准备获授权的资料;首次先用虚拟或脱敏输入。
- 确认 AI 能读到整个包目录及入口引用的参考文件。
- 依赖
- 主要为 AI 指令和参考材料,未附自动运行脚本;具体能力取决于宿主工作台。
第一次,按这几步做
- 先看 examples/sample-input.md 与 examples/sample-output.md。
- 用 templates/input-brief.md 填岗位目标、业务背景和不可公开信息。
- 让 AI 生成对外 JD 草稿与内部筛选标准,逐项核对岗位事实和未确认承诺。
示例与验证范围
- 示例性质
- 包内样例或说明(性质见下);本轮未运行
- 输入位置
- examples/sample-input.md
- 输出位置
- examples/sample-output.md
- 说明
- B2B SaaS 客户成功经理虚拟样例;输出是预写示例,不代表本轮试跑效果。
- 运行验证
- 未完成本轮实际运行
- 核验说明
- 当前包入口已全文核对,并核对本说明引用的输入、样例和依赖。包内历史验证只代表其记载范围;实际兼容与运行由后续试跑确认。
人工检查点
- 核对结论是否能追溯到输入材料;缺失、矛盾与推断要单列。
- 人事、待遇、法律与对外承诺由具名负责人复核。
遇到问题,先这样查
- AI 找不到参考文件:检查导入的是完整目录及相对路径。
- 缺少输入或工具:先补齐本页依赖,不把 AI 描述“已完成”当成文件已生成。
- 脚本或导出报错:保留脱敏错误信息,核对工具版本、输入格式与输出目录权限。
环境费用与资料边界
- 会员费对应本站会员权益;AI 工作台、模型调用、Office 或问卷平台等第三方费用由对应服务决定。
- 说明按当前包核对;三重点包另有本机 Codex 命令行项目的合成任务记录,完成与中止范围逐项列明。桌面交互导入、自动发现、Windows、其他工作台和真实使用者尚未逐一验证。
- 第一次试跑使用虚拟或脱敏材料。不要上传未获授权的简历、薪酬、绩效或公司机密;发送给模型的内容按你所选工作台和模型服务的规则处理。
使用后的反馈
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