人力资源：能交出去的和绝对不能交的

一、HR 每天在跟什么较劲

HR 的活分两类，性质完全相反。一类是流程性的：发 JD、约面试、走入离职手续、催考勤、发通知、做报表。规则清楚、重复度极高、错了能改。另一类是判断性的：这个人要不要、这次绩效怎么定、这场冲突怎么处理。这类事涉及具体的人，一次判断可能影响别人一年的收入和职业路径。

这一章会花比别的章更多篇幅讲边界，原因就在第二类。HR 是全书里唯一一个「AI 用错了会直接伤到具体的人」的岗位：简历筛选可能把某一类人系统性地筛掉，绩效辅助可能把偏见固化成分数，而这些错误往往当事人自己都不知道发生了。

所以这章的结构和别的章有个不同：第三节的场景全部集中在第一类流程性工作，第五节专门写第二类为什么不能交。

二、你的上下文散在飞书哪儿

最后一行我特意标了「慎用」。技术上它读得到，但用 AI 去扫员工的聊天记录判断谁想离职、谁有情绪，是一条不该越过的线——哪怕出发点是关心。这件事一旦被员工知道，你们公司的信任成本会高到无法收拾。这一行写在这里，是为了提醒你别去用。

三、四个高频场景

汇总当前在招岗位的进度：每个岗位列出候选人数量、各阶段人数（初筛/一面/二面/终面/offer）、停留超过（天数）没有推进的候选人、以及卡在哪个环节等谁。数据来自（招聘表/多维表格），面试官反馈从（群名）里补。停滞原因如果记录里没写，标成「原因未记录」，不要猜。整理成一张表，另外单独列一份需要我今天推的清单。

获取妙记里（候选人）这场面试的记录，整理成结构化评价：
一、候选人讲过的具体项目和事实，只记他说了什么，附原话；
二、针对（岗位 JD）里的每一项要求，记录面试中对应到了哪些回答，没被问到的要求单独标出来；
三、面试官提出的疑问和候选人的回应；
四、需要下一轮重点追问的点。
不要给通过或不通过的结论，不要打分，不要评价候选人的性格、态度和潜力。只整理事实。

为（姓名）（岗位）（入职日期）准备入职材料包：从（员工手册、制度文档、知识库）里抽取这个岗位需要知道的部分，生成一份入职指引，包括第一周的流程、需要办的手续、必读制度、常用系统清单和申请方式、部门介绍和汇报关系。根据（组织架构表）填对部门和汇报线。生成后存到（位置），并按入职流程建一组飞书任务派给对应的负责人：IT 开账号、行政备工位、导师对接。制度内容必须引用原文，不要自己概括或简化。

每月（日期）生成上月人力月报：在编人数与环比变化、各部门人数分布、入职离职人数与离职率、招聘完成情况（需求数/到岗数/在途数）、考勤异常汇总。数据来自（花名册表）和考勤。离职率按（口径）计算，先把公式复述一遍再算。涉及具体员工的明细不要写进月报正文，只出汇总数字，需要明细我单独找你要。数据源缺失或不完整要提醒我，不要用上月数据填补。

四、该装哪几个技能、伙伴、连接器

HR 最该建的自定义技能是制度问答：把员工手册、假期政策、报销标准、各类流程写进去，员工来问「这个能不能报」「年假怎么算」时，让它按条款原文回答并附出处。HR 每天被问的重复问题能少掉一大半，而且回答口径统一。

要点是这个技能必须引用条款原文并给出处，不允许它自己解释。有歧义的情况让它标出来转给你。

五、绝对不能交出去的部分

前面四个场景都是流程性工作。下面这几件事，技术上它能做，但不该让它做。

录用决策不能交。 让它筛简历、排序、打分，等于让一个你无法解释其判断依据的系统决定谁能进入下一轮。模型的训练数据里带着现实世界的偏见，性别、年龄、院校、地域、履历空窗期，都可能被它当成负面信号——而且不会告诉你。可以让它做的是：按你明确写出的硬性条件做客观核对（学历是否符合、工作年限是否达标、某项技能是否出现），把结果和依据列出来，由你来看。不要让它给推荐等级。

绩效评价不能交。 同理，而且后果更直接。绩效影响收入和晋升，必须由能对结果负责、能当面向员工解释的人来做。AI 可以帮你把一个周期内的事实材料汇总起来（OKR 完成情况、项目记录、同事反馈原文），但结论必须是人给的。

涉及具体员工的敏感信息，优先本地处理。 简历、薪酬、体检、背调、劳动争议材料，属于个人敏感信息，别为了省事整批传上云端。需要处理时只传这一次任务用得到的部分，用完及时清理。

制度解释一律引原文。 前面说过，这里再强调一遍，因为它是 HR 场景里最高频的出错点。

这些限制不是给 AI 泼冷水，把判断牢牢留在人手里、把流程和材料交出去，HR 反而敢放心用它——你省下来的时间，正好可以花在那些必须由人来做的判断上。

六、人力资源指令卡