job-description-optimizer-cn 业务诊断助手

概述

业务诊断助手用于回答「这件事该怎么做」、招聘、JD、技能匹配，适合人力资源、管理者、运营、software在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。它会结合JD文本、粘贴岗位职责、任职要求、加分项、团队介绍和招聘亮点。等输入，整理关键上下文，并输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物，便于继续执行、复盘或交付。

什么时候使用

适用场景

用户提出“这件事该怎么做”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果
人力资源、管理者、运营、software需要围绕业务诊断助手生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物
用户已经准备了岗位与团队背景（说明职级、汇报线、业务阶段、城市、薪酬区间和招聘紧急度。）、招聘参考链接（填写公开可访问的招聘页、岗位页、团队介绍或竞品JD链接。）、上传JD资料（上传JD草稿、岗位画像、绩效要求、竞品JD或招聘复盘。），希望整理成可执行的分析或优化结果
用户需要把业务诊断助手相关材料转成清晰结论、优先级和下一步动作

调用方式

通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API：

命令示例

基础调用

python3 scripts/run.py --params '{}'

带常用参数调用

python3 scripts/run.py --params '{"roleContext":"岗位与团队背景"}'

参数说明

参数	类型	必填	默认	说明
`roleContext`	string	否	-	说明职级、汇报线、业务阶段、城市、薪酬区间和招聘紧急度
`hiringPlanLink`	string	否	-	填写公开可访问的招聘页、岗位页、团队介绍或竞品JD链接；需要传可访问的完整 URL
`jdDocumentFile`	string	否	-	上传JD草稿、岗位画像、绩效要求、竞品JD或招聘复盘
`jdOptimizeFocus`	string	否	`吸引力`	选择本次中文 JD 优化最需要优先处理的方向；可选值：`吸引力`、`要求清晰`、`合规表达`、`筛选标准`
`rolePostingText`	string	否	-	粘贴岗位职责、任职要求、加分项、团队介绍和招聘亮点
`compensationConstraintNotes`	string	否	-	补充硬性要求、不能承诺内容、年龄/性别等敏感限制排除要求

完整机器可读参数结构见 references/form-schema.json。

参数取值参考

当前技能没有需要额外查表的分类参数。

支持的输入格式

当前技能直接接收 JSON 参数；如果参数里包含链接字段，请传完整、可访问的 URL。

示例请求

下面的示例参数可直接传给 scripts/run.py，runner 会把它们发送给 AI Skills API。

python3 scripts/run.py --params '{"roleContext":"岗位与团队背景"}'

等价的 --params JSON：

{
  "roleContext": "岗位与团队背景"
}

返回结果示例

{
  "success": true,
  "data": {
    "message": "示例结果请以技能真实返回结构为准。"
  },
  "meta": {
    "executionTime": 842,
    "cached": false
  }
}

交付内容

摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物：围绕用户目标整理可直接阅读、复盘或交付的核心结果。
输入材料解读：结合岗位与团队背景（说明职级、汇报线、业务阶段、城市、薪酬区间和招聘紧急度。）、招聘参考链接（填写公开可访问的招聘页、岗位页、团队介绍或竞品JD链接。）、上传JD资料（上传JD草稿、岗位画像、绩效要求、竞品JD或招聘复盘。）提炼关键上下文和判断依据。
下一步动作：给出优先级、执行建议或可继续加工的内容框架。

结果使用建议

先判断输出是否回答了用户关于「业务诊断助手」的核心问题。
再检查结果是否覆盖摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物，以及是否给出明确下一步动作。
如果输入材料较少，建议让用户补充目标、受众、限制条件或原始材料后再运行。

运行前准备

AISKILLS_BASE_URL：默认 https://ai-skills.ai
AISKILLS_API_KEY：必填，用于认证调用
AISKILLS_TENANT_ID：默认 default

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