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<title>AI 工具实操培训 · 第六课 — 员工绩效评定</title>
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|
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|
||
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|
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|
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|
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|
||
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|
||
.kpi .num{font-size:22px;font-weight:800;color:var(--color-primary);line-height:1.2;}
|
||
.kpi .label{font-size:11px;color:var(--text-tertiary);margin-top:4px;}
|
||
.kpi.warn{background:var(--color-warning-bg);}.kpi.warn .num{color:#8A6D00;}
|
||
.kpi.danger{background:var(--color-error-bg);}.kpi.danger .num{color:var(--color-error);}
|
||
.kpi.good{background:var(--color-success-bg);}.kpi.good .num{color:var(--color-success);}
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||
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|
||
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||
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</style>
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</head>
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<body>
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<header class="header">
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<a href="../../index.html" class="back-link">← 返回知识库</a>
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<h1>第六课：员工绩效评定</h1>
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</header>
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<aside class="sidebar">
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<div class="toc-label">课程目录</div>
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<nav>
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<a href="#s0">课程目标</a>
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<a href="#s1">核心原则：AI 出数据，人做决策</a>
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||
<a href="#s2">Part 1：绩效数据采集</a>
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||
<a href="#s2-1">开发岗指标体系</a>
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||
<a href="#s2-2">数据采集方法</a>
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||
<a href="#s3">Part 2：个人绩效画像</a>
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||
<a href="#s3-1">单人生成 Prompt</a>
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||
<a href="#s3-2">团队对比</a>
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||
<a href="#s4">Part 3：评定与面谈</a>
|
||
<a href="#s4-1">评定建议</a>
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||
<a href="#s4-2">面谈话术</a>
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||
<a href="#s5">红线：绝对不能做的事</a>
|
||
<a href="#s6">课后作业</a>
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||
</nav>
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||
</aside>
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<main class="main">
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<section id="s0">
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<h2>课程目标</h2>
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<blockquote>
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<p><strong>第六课结束后，每位管理者应能：</strong></p>
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||
<p>① 建立基于 Gitea 数据的多维度绩效指标体系，让量化有据可依<br>
|
||
② 用 AI 生成每位员工的个人绩效画像——数据+趋势+亮点+待改进<br>
|
||
③ 在 AI 提供量化输入的基础上，由人完成最终评定和绩效面谈<br>
|
||
④ 理解 AI 绩效管理的红线——哪些事绝对不能交给 AI</p>
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||
</blockquote>
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||
<div class="kpi-row">
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||
<div class="kpi"><div class="num">6 维度</div><div class="label">开发岗绩效模型<br>产出/质量/协作/规范/成长/影响</div></div>
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||
<div class="kpi"><div class="num">5 min</div><div class="label">单人生成绩效报告<br>从数据采集到完整画像</div></div>
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||
<div class="kpi warn"><div class="num">人决策</div><div class="label">AI 只出数据<br>绝不替人定级</div></div>
|
||
<div class="kpi good"><div class="num">公平</div><div class="label">同一把尺子量所有人<br>消除个人偏见</div></div>
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||
</div>
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<div class="box box-danger">
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<h4>⚠️ 本课核心立场（开篇即声明）</h4>
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||
<p><strong>AI 在绩效评定中的角色：数据提供者，不是决策者。</strong><br>
|
||
AI 做的事情：采集数据→量化指标→生成画像→给出参考建议。<br>
|
||
AI 不能做的事情：<strong>最终定级、薪资调整建议、裁员决策、替代管理者判断。</strong><br><br>
|
||
这不仅是技术边界，更是<strong>管理伦理</strong>。本课所有内容基于此原则。</p>
|
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</div>
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||
</section>
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<section id="s1">
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||
<h2>核心原则：AI 出数据，人做决策</h2>
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||
<div class="table-wrap">
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||
<table>
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||
<thead><tr><th style="width:18%;">环节</th><th style="width:36%;">AI 负责</th><th style="width:36%;">人负责</th></tr></thead>
|
||
<tbody>
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||
<tr><td><strong>数据采集</strong></td><td>✅ 从 Gitea/工具链自动提取，不依赖人的记忆</td><td>确认数据源是否完整、是否有遗漏</td></tr>
|
||
<tr><td><strong>指标计算</strong></td><td>✅ 按统一公式计算，同一标准、无偏见</td><td>确认指标定义是否合理、是否需要调整权重</td></tr>
|
||
<tr><td><strong>趋势分析</strong></td><td>✅ 对比历史数据，标注上升/下降/异常</td><td>理解趋势背后的原因——技术原因还是个人原因？</td></tr>
|
||
<tr><td><strong>同行对比</strong></td><td>✅ 给出团队内的相对位置（不排名，给区间）</td><td>理解差异的合理性——做基础设施的和做业务的本来就不同</td></tr>
|
||
<tr><td><strong>绩效画像</strong></td><td>✅ 数据+趋势+亮点+待改进——给管理者一个全景</td><td>补充定量数据无法反映的内容：技术难度、协作态度、关键时刻表现</td></tr>
|
||
<tr><td><strong>评定建议</strong></td><td>✅ 给出参考区间（"数据表现处于团队前 30%"）</td><td><strong>最终定级（A/B/C/D）、调薪幅度、晋升决策</strong></td></tr>
|
||
<tr><td><strong>面谈准备</strong></td><td>✅ 生成面谈要点：数据亮点、具体案例、改进方向</td><td>面谈执行——这是人和人之间的对话，AI 不能替代</td></tr>
|
||
</tbody>
|
||
</table>
|
||
</div>
|
||
|
||
<div class="box box-idea">
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||
<h4>💡 一句话总结</h4>
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||
<p>AI 让管理者看见<strong>同一把尺子量出来的客观数据</strong>，然后管理者用<strong>人的判断力</strong>在这些数据之上做最终决策。不是"AI 说你不行所以你不行"——是"AI 说你的代码提交量低于团队均值 30%，我们来聊聊为什么"。</p>
|
||
</div>
|
||
</section>
|
||
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||
<section id="s2">
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||
<h2>Part 1：绩效数据采集体系</h2>
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||
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||
<h3 id="s2-1">2.1 开发岗六维绩效指标</h3>
|
||
|
||
<div class="table-wrap">
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||
<table>
|
||
<thead><tr><th style="width:10%;">维度</th><th style="width:10%;">权重</th><th style="width:18%;">指标</th><th style="width:26%;">数据来源</th><th>备注（避免误判）</th></tr></thead>
|
||
<tbody>
|
||
<tr>
|
||
<td><strong>产出</strong></td>
|
||
<td>30%</td>
|
||
<td>有效代码行数<br>完成功能点数<br>commit 频率</td>
|
||
<td><code>git log --numstat</code><br>+ WBS 任务完成记录</td>
|
||
<td>代码行数≠产出质量。做复杂重构的开发者可能删代码多于加代码。必须结合功能点来看</td>
|
||
</tr>
|
||
<tr>
|
||
<td><strong>质量</strong></td>
|
||
<td>25%</td>
|
||
<td>Bug 率（引入/修复比）<br>代码存活率<br>revert 频率<br>PR 被退回次数</td>
|
||
<td>Gitea Issue + PR 记录<br>Bug 归因标签</td>
|
||
<td>接手老模块的人 Bug 率天然高于写新模块的人——按模块复杂度加权</td>
|
||
</tr>
|
||
<tr>
|
||
<td><strong>协作</strong></td>
|
||
<td>15%</td>
|
||
<td>Code Review 参与度<br>PR 响应速度<br>文档贡献<br>知识分享次数</td>
|
||
<td>Gitea PR Review 记录<br>Wiki/文档提交记录</td>
|
||
<td>帮助他人解决的问题、做的 Code Review 是"隐形贡献"，传统考核容易忽略</td>
|
||
</tr>
|
||
<tr>
|
||
<td><strong>规范</strong></td>
|
||
<td>10%</td>
|
||
<td>commit message 规范率<br>代码风格一致性<br>测试覆盖率<br>是否小步提交</td>
|
||
<td>git log + lint 工具输出<br>测试覆盖率报告</td>
|
||
<td>规范不是目的——为了通过检查而写无意义测试更糟糕</td>
|
||
</tr>
|
||
<tr>
|
||
<td><strong>成长</strong></td>
|
||
<td>10%</td>
|
||
<td>承担任务复杂度趋势<br>新技术学习与应用<br>独立解决难题案例<br>带新人情况</td>
|
||
<td>任务分配记录<br>技术方案文档<br>1v1 记录</td>
|
||
<td>这个维度需要管理者手动补充——AI 无法自动判断一个人"有没有成长"</td>
|
||
</tr>
|
||
<tr>
|
||
<td><strong>影响</strong></td>
|
||
<td>10%</td>
|
||
<td>跨团队贡献<br>技术分享/文章<br>客户反馈<br>关键 Bug 修复</td>
|
||
<td>跨项目 commit<br>分享会记录<br>客户表扬邮件</td>
|
||
<td>影响力指标最难量化，但也最体现 senior 价值</td>
|
||
</tr>
|
||
</tbody>
|
||
</table>
|
||
</div>
|
||
|
||
<h3 id="s2-2">2.2 一键数据采集</h3>
|
||
|
||
<div class="prompt-template">
|
||
<div class="pt-header"><span>绩效数据采集脚本 Prompt</span></div>
|
||
<div class="pt-body">"帮我写一个脚本，从 Gitea 仓库中提取每位开发者的绩效基础数据。
|
||
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||
仓库地址：[Gitea URL]
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||
统计时间范围：2026-Q2（2026-04-01 至 2026-06-30）
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||
需要提取的数据：
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1. 每人每月：
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||
- commit 次数、新增行数、删除行数
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||
- 提交的文件类型分布（Java/TS/Vue/SQL）
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||
- commit message 规范率（feat/fix/refactor 开头的占比）
|
||
- 平均每次 commit 行数（≤200 为健康）
|
||
- 提交时间分布（工作时间 vs 深夜）
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||
|
||
2. PR 数据：
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||
- 创建的 PR 数、被合并的 PR 数
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||
- Review 他人的 PR 次数
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||
- PR 被退回/要求修改的次数
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||
- PR 平均存活时间（从创建到合并）
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|
||
3. Bug 数据：
|
||
- 关联到该开发者的 Bug 数量（新建/修复）
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||
- Bug 严重度分布
|
||
- Bug 平均修复时间
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||
|
||
4. 对比数据：
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||
- 团队均值、团队中位数、个人排名区间
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||
|
||
输出格式：CSV 文件 + Markdown 表格汇总"</div>
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||
</div>
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||
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<div class="box box-info">
|
||
<h4>脚本落地方式</h4>
|
||
<p>这个 Prompt 给了 AI 之后，AI 会生成一个 bash/python 脚本。不要求 AI 直接跑——生成的脚本需要人工审核后再执行。关键是<strong>脚本的逻辑正确性和安全性</strong>。</p>
|
||
</div>
|
||
</section>
|
||
|
||
<section id="s3">
|
||
<h2>Part 2：个人绩效画像</h2>
|
||
|
||
<h3 id="s3-1">2.3 单人画像生成</h3>
|
||
|
||
<div class="prompt-template">
|
||
<div class="pt-header"><span>个人绩效画像 Prompt</span></div>
|
||
<div class="pt-body">"以下是开发者【张三】2026-Q2 的绩效数据。请生成一份个人绩效画像报告。
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||
数据：
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||
- Gitea 提交数据：[粘贴]
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||
- PR/Code Review 数据：[粘贴]
|
||
- Bug 数据：[粘贴]
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||
- 任务完成情况（对照 Q2 OKR/计划）：[粘贴]
|
||
- 管理者评价（选填）：[粘贴 1v1 记录、关键事件]
|
||
|
||
报告结构：
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||
|
||
1. 数据摘要
|
||
一张表汇总所有量化指标 vs 团队均值/中位数
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|
||
2. 趋势分析
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||
- 三个月的数据变化趋势（上升/平稳/下降）
|
||
- 有没有明显的拐点？（例如某个月突然涨或跌）
|
||
|
||
3. 亮点（基于数据的正面发现，3 条）
|
||
格式："[数据事实]。说明：[一句话解释为什么这是亮点]"
|
||
示例："Code Review 参与 47 次，团队第 2。说明：张三除了完成自己的开发任务，还投入了大量时间帮助同事提升代码质量。"
|
||
|
||
4. 待改进（基于数据的改进建议，2-3 条）
|
||
格式："[数据事实]。影响：[对团队/项目的影响]。建议：[具体可执行的改进方向]"
|
||
示例："平均每次 commit 412 行，远高于团队均值 180 行。影响：大 commit 难以 review，回滚成本高。建议：拆分成≤200 行的小步提交。"
|
||
|
||
5. 综合数据画像
|
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- 产出区间：团队前/中/后 XX%
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- 质量区间：团队前/中/后 XX%
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- 协作区间：团队前/中/后 XX%
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（不排名——只给区间）
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6. 给管理者的面谈建议
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- 最应该表扬什么（带数据）
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- 最应该讨论什么（带数据）
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- 可以问什么问题（引导员工自己说出想法）
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写作原则：
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- 描述数据，不评判人
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- 只说"数据显示 XX"，不说"张三不努力"
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- 对比只和团队均值比，不点名和其他人比"</div>
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</div>
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<h3 id="s3-2">2.4 团队全景对比</h3>
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<div class="prompt-template">
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<div class="pt-header"><span>团队绩效全景 Prompt</span></div>
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<div class="pt-body">"以下是开发团队 6 人 Q2 的绩效汇总数据。请生成团队全景分析。
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数据：
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[每人一行汇总数据：姓名/产出分/质量分/协作分/规范分/成长分/影响分]
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输出：
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1. 团队分布图描述
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- 各维度团队均值和标准差
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- 用文字描述分布情况（例如："产出维度呈现两极分化，2 人显著高于均值，2 人接近均值，2 人低于均值"）
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2. 异常检测
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- 有没有人在某个维度远高于/远低于其他人？（>2 个标准差）
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- 这些异常可能有合理的解释——请标注"需要和管理者确认原因"
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3. 团队短板
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- 哪个维度团队整体最弱？
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- 这个短板是集中在某几个人身上，还是普遍现象？
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4. 公平性检查
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- 是否存在系统性偏差？（例如：做后端的人某个指标天然高于前端——需要按角色分组对比）
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- 如果有，给出分组对比建议
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5. 校准建议
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- 如果管理者要给每个人定级（A/B/C/D），基于纯数据视角的参考分布
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- 标注：纯数据视角≠最终定级——需要管理者用人的判断力校准"</div>
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</div>
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<div class="box box-warn">
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<h4>⚠️ 重要：如何避免"数据暴政"</h4>
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<p>纯靠量化指标考核，最容易出现的问题：<br>
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① <strong>做基础设施的人吃亏</strong>——改一个底层 bug 可能只改 3 行代码，但价值远大于写 500 行 CRUD<br>
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② <strong>救人救火的人吃亏</strong>——帮别人排查线上问题花了一下午，没有 commit 产生<br>
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③ <strong>新人天然吃亏</strong>——学习阶段产出低，但这是必经之路<br><br>
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<strong>对策</strong>：绩效画像必须包含"管理者补充"栏——那些 AI 从数据里看不到的东西。最终评定 = AI 数据 + 人的判断。</p>
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</div>
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</section>
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<section id="s4">
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<h2>Part 3：评定与面谈</h2>
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<h3 id="s4-1">3.1 AI 辅助评定建议</h3>
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<div class="prompt-template">
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<div class="pt-header"><span>评定建议 Prompt（仅供参考，不做决策）</span></div>
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<div class="pt-body">"基于以下 6 人的绩效画像和团队全景数据，给出评定参考建议。
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注意：你是数据提供者，不是决策者。你的职责是：
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- 按纯数据维度给出参考分布
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- 标注数据视角下的'需要管理者特别注意'的情况
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- 不给出最终定级建议
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团队数据：
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[每人画像摘要]
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强制分布要求（只是格式参考，实际评定由管理者决定）：
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- A 档（杰出）：≤20%
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- B 档（良好）：~40%
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- C 档（合格）：~30%
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- D 档（需改进）：≥10%
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请对每个人输出：
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1. 数据视角的参考区间（例如：数据表现处于团队前 20%）
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2. 数据无法反映的可能加分/减分因素（留空，管理者手动填写）
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3. 上一周期评定（如果是连续的，管理者手动填写）
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4. 建议和谁做校准对比（推荐和谁对标，为什么）
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最终输出一张校准表，最后一列'最终评定'留空——由管理者填写。"</div>
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</div>
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<h3 id="s4-2">3.2 绩效面谈话术生成</h3>
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<div class="prompt-template">
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<div class="pt-header"><span>面谈话术 Prompt</span></div>
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<div class="pt-body">"基于张三的绩效画像（见上文），生成一份绩效面谈的准备材料。
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面谈对象：张三，工作 3 年的中级 Java 开发
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面谈时长：30 分钟
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输出：
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1. 开场（2 min）
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- 先肯定：根据数据，张三在 XX 方面表现突出（具体数据）
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- 再说明面谈目的：不是批评会，是一起回顾 Q2、对齐 Q3 方向
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2. 亮点反馈（5 min）
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- 3 个具体亮点，每个配数据+真实案例
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- 话术建议："我注意到你在 XX 项目里做了 YY，效果是 ZZ。能跟我说说你是怎么做的吗？"
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3. 改进对话（10 min）
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- 2 个待改进方向，每个配数据+具体案例
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- 话术建议："我看到数据上 XX（给数据）。你觉得这是什么原因？有什么我可以帮你的？"
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（不是"你做得不好"，而是"我们怎么一起改善"）
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4. Q3 目标对齐（8 min）
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- 基于 Q2 的表现，建议 Q3 可以挑战的 2-3 个方向
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- 话术建议："以你现在的水平，Q3 我觉得可以试试 XX。你觉得呢？"
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5. 结尾（5 min）
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- 总结+确认双方理解一致
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- 话术建议："我们来对一下——Q2 你最值得骄傲的是 XX，Q3 你最想突破的是 YY，对吗？"
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全程原则：
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- 用数据说话，不带个人情绪
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- 多问开放性问题，让员工自己说
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- 不要把 AI 搬出来——'AI 说你的数据不好'是管理者的无能"</div>
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</div>
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</section>
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<section id="s5">
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<h2>红线：绝对不能做的事</h2>
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<div class="red-line">
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<h4>🔴 红线一：不要让 AI 给出最终绩效定级</h4>
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<p>AI 可以给出"数据视角的参考区间"，但不能给出最终 A/B/C/D 定级。绩效评定是管理者的核心职责——<strong>你不能把对人的判断外包给 AI</strong>。</p>
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</div>
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<div class="red-line">
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<h4>🔴 红线二：不要在面谈中说"AI 说你 XX"</h4>
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<p>这是管理者的失职。AI 提供的是数据，管理者负责的是判断和沟通。"你的代码提交量低于均值"是数据——管理者应该说"我们来看一下数据，一起分析原因"。<strong>永远不要用 AI 作为批评员工的挡箭牌</strong>。</p>
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</div>
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<div class="red-line">
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<h4>🔴 红线三：不要只靠代码行数/commit 数做考核</h4>
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<p>如果只用这两个指标，会发生什么？开发者会拆分 commit 来刷数量、用 AI 生成大量无意义代码来刷行数。指标体系必须多维、必须结合人的判断。</p>
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</div>
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<div class="red-line">
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<h4>🔴 红线四：不要在没有上下文的情况下做横向对比</h4>
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<p>做基础设施的和做业务的、维护老系统的和开发新功能的、资深和初级——他们的数据天然不同。比较必须考虑角色、模块、经验的差异。</p>
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</div>
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<div class="red-line">
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<h4>🔴 红线五：不要用 AI 绩效数据做裁员/降薪的唯一依据</h4>
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<p>AI 数据可以辅助决策，但不能替代决策。裁员和降薪是影响一个人生计的重大决定——必须有多维度的评估（管理者评价、360 反馈、业务影响），AI 数据只是其中一环。</p>
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</div>
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<div class="box box-good">
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<h4>✅ 正确的使用姿势</h4>
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<p>AI 绩效管理 = <strong>同一把尺子量出来的量化数据</strong> + 管理者的<strong>人的判断力</strong> + <strong>面对面的真诚沟通</strong>。<br>
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AI 的好处：消除主观偏见（"我觉得他不行"）、发现隐形贡献（Code Review、文档、救火）、节省准备时间（5 分钟出画像）。<br>
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AI 的边界：不判断人、不替代对话、不为管理者的懒惰背书。</p>
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</div>
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</section>
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<section id="s6">
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<h2>课后作业</h2>
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<ol class="steps">
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<li><strong>跑通数据采集</strong>：用 AI 生成的脚本，从 Gitea 拉取团队过去一个月的绩效基础数据，验证数据的完整性和准确性</li>
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<li><strong>生成一份个人画像</strong>：选一个人（可以是自己），用本课 Prompt 生成绩效画像。对照你对这个人的了解——AI 漏掉了什么？AI 发现了什么你没注意到的？</li>
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<li><strong>下个考核周期试行</strong>：在下次正式的绩效周期中，用 AI 画像作为管理者的输入材料之一（不是全部）</li>
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</ol>
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<div class="box box-good">
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<h4>✅ 六课全系列毕业标准</h4>
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<table style="margin-top:8px;">
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<tr><td style="width:12%;"><strong>开发岗</strong></td><td>Claude Code ✓ · Gitea ✓ · 5+ AI commit · 去版权+风格统一 ✓ · Demo 可做</td></tr>
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<tr><td><strong>售前岗</strong></td><td>1 Demo ✓ · 1 份 AI 投标方案 ✓ · 1 份 AI 标书解读 ✓</td></tr>
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<tr><td><strong>PM 岗</strong></td><td>AI WBS ✓ · AI 周报 ✓ · AI 风险登记册 ✓</td></tr>
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<tr><td><strong>管理者</strong></td><td>AI 绩效画像 ✓ · 红线意识 ✓ · 面谈话术 ✓</td></tr>
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<tr><td><strong>全员</strong></td><td>每天用 AI ≥1 次 · 形成了自己的 Prompt 模板库</td></tr>
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</table>
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</div>
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</section>
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<footer class="footer">
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<p>AI 工具实操培训 · 第六课 · V1.0 · 2026-06-06</p>
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<p style="margin-top:4px;">课程体系：<a href="ai-tools-hands-on-training.html" style="color:var(--color-primary);">一</a> | <a href="ai-tools-training-lesson2-gitea.html" style="color:var(--color-primary);">二</a> | <a href="ai-tools-training-lesson3-presales-demo.html" style="color:var(--color-primary);">三</a> | <a href="ai-tools-training-lesson4-bidding.html" style="color:var(--color-primary);">四</a> | <a href="ai-tools-training-lesson5-pm.html" style="color:var(--color-primary);">五</a> | <strong>六</strong></p>
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</footer>
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</main>
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<script>
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(function(){
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const navLinks = document.querySelectorAll('.sidebar nav a');
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const sections = document.querySelectorAll('section[id]');
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function onScroll(){
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let current = '';
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sections.forEach(function(sec){ if(window.scrollY >= sec.offsetTop - 100) current = sec.id; });
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navLinks.forEach(function(a){ a.classList.toggle('active', a.getAttribute('href') === '#' + current); });
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}
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window.addEventListener('scroll', onScroll, {passive:true});
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})();
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</script>
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</body>
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</html>
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