【组织人效提升】全行业一键解决方案/全程陪跑/可落地/有结果/已服务全国多家各行业头部企业

> 工具定位：基于你填写的企业真实数据和公开可验证的行业基准数据，输出方向性诊断报告和可执行的改善建议。类比：像医生基于化验单（你的数据）+ 临床参考值范围（行业基准）给出诊断 + 治疗方案。分析结果的准确程度取决于输入数据的准确程度；基准数据均有明确来源和计算方法（详见第九节），并支持用你自己获取的行业协会数据替代默认基准。

📑 目录（章节导航）

> 各章节标题均为页内锚点，点击可跳转。

🧭 你该读哪部分？（读者路径地图 · 渐进式披露）

不同角色 / 不同目的，读的路径不同。不必从头读到尾——按需取用：

> 渐进式披露原则：本工具把信息分成四层。第0–1节是"能直接用"层；第2–4节是"了解边界与全貌"层；第5–6节是"协作/录入"层；第7–10节是"原理与排障"深层。你永远可以先停在第0节，需要时再往下挖。

0、30 秒上手

> 本节你将了解：不读完文档也能在 30 秒内跑出第一份诊断。读完本节即可直接使用，无需继续往下读。

不需要读完整个文档。照着下面做，30 秒出结果。

三步出诊断

输入示例（不知道怎么填？照着写）

假设你是一家机械制造厂，100 人，去年做了 3000 万营收：

> 以上 5 项是核心字段，填完即可出基本诊断。其余所有字段均为选填，不填也能提交。
> 下一步：想看三种不同规模企业的真实诊断长什么样？→ 第1节三场景。想确认"我这种情况该不该用这工具"？→ 第2节触发条件。

1、三场景实景

> 本节你将了解：用三个真实体型的企业（初创/成长/成熟）演示"填什么→出什么"，帮你对照自己的情况。

场景 A：初创团队（10 人，软件行业）

老板说：「我们 10 个人一年做 200 万，感觉大家挺忙但就是没利润」

填入数据：
  行业=软件  营收=200万  人数=10  利润=-20万  人工成本=180万

工具输出：
  人均营收 = 20 万（软件 SME 区间 48~108 万，P15 远低于同行）
  关键问题：①人均营收过低（20万 vs 行业中位数78万）
             ②人工成本占比过高（90% vs 健康50%~80%）
             ③亏损运营
  改善方向：聚焦高价值客户提单价、砍低效需求、控制人力增速

场景 B：成长型企业（100 人，制造业）

HR 说：「老板让我看看公司人效怎么样，要给管理层汇报」

填入数据：
  行业=制造  营收=3000万  人数=100  利润=150万  人工成本=800万
  （选填）管理者人数=15  管理层级=4

工具输出：
  人均营收 = 30 万（制造 SME 区间 48~180 万，P22 低于中位数）
  管理幅度 = （100-15）/15 = 5.67（健康区间 5~12）
  关键问题：①人均营收偏低 ②利润率偏低（5%）
  改善方向：优化产品结构提毛利、淘汰低产 SKU、精益排产减浪费
  → 导出 PDF 汇报给董事会

场景 C：成熟企业（500 人，零售连锁）

老板说：「门店越开越多，但利润没跟着涨，是不是人太多了？」

上传文件：门店月报 CSV（工具自动解析填充）

或手动填入：
  行业=零售  营收=2亿  人数=500  利润=1000万  人工成本=6000万

工具输出：
  人均营收 = 40 万（零售 SME 区间 18~72 万，P68 高于中位数 ✓）
  人工成本占比 = 30%（零售通常 15%~25%，偏高 ⚠️）
  关键问题：①人工成本占比偏高 ②多开店摊薄单店效率
  改善方向：关停低效门店、提升人店比、灵活用工替代全职
  → 设定跟踪快照，季度复盘对比

> 下一步：想知道"人均营收""P值""管理幅度"这些数怎么算出来的？→ 第10节计算参考。想了解行业基准从哪来、可信不可信？→ 第9.2节。

2、何时使用（触发条件）

> 本节你将了解：哪些话一出口就应该触发本工具，哪些情况不属于本工具范围（避免误用）。

2.1 日常白话触发（不含专业术语，老板原话即可触发）

2.2 行业术语触发

• 组织人效、人效提升、人效诊断、人效分析、组织效率、人员效能
• 人均营收、人均产值、人均利润、人工成本效率
• 人岗匹配、组织臃肿、人员冗余、管理幅度、管理层级过多
• 绩效体系、人才盘点、9 宫格、组织变革、组织发展

2.3 不触发的情况

• 个人职业规划 / 简历优化 / 求职面试
• 单纯法律咨询（劳动纠纷 / 仲裁 / 合同纠纷——请用劳动法相关技能）
• 薪酬精算、个税计算、社保合规
• 财务报表审计、税务筹划

> 下一步：确认属于本工具范围后，可看第4节能力清单了解具体能做什么，或直接回第0节开干。

3、能力边界

> 本节你将了解：本工具明确"做"与"不做"的边界，避免期望错位。

> 一句话总结：本工具负责"诊断+开方"，"抓药吃药"（落地执行）由企业自己决定。分析质量取决于输入数据质量和基准数据的适用性——工具提供经过验证的公开基准，也允许你用更贴近本企业的行业数据替代。

4、核心能力清单

> 本节你将了解：18 项能力（C0–C17），按 5 大场景分组。逐项实现均在 org-efficiency.html。

① 录入触发｜怎么把数据喂进来

② 诊断计算｜算出你的真实排位

③ 分析洞察｜看懂问题在哪

④ 输出方案｜拿到能落地的动作

⑤ 安全高级｜数据不丢、异常不懵

> 下一步：想知道 AI 在对话里怎么编排这套流程？→ 第5节交互编排。想知道数据怎么录入？→ 第6节输入格式。

5、交互编排（强制流 · 必须执行）

> 本节你将了解：AI 调用本工具时的标准动作流。核心原则是"AI 主动编排，不是等你手动开工具"。

本技能的核心体验是「AI 主动编排」，不是被动等用户自己开工具。 严格遵守以下流。

5.1 触发即弹窗（二选一）

当用户提出与本技能相关的问题时，第一动作必须是弹窗让用户选模式（用 AskUserQuestion 工具）：
- 选项 A｜直接回答：基于已有信息直接作答——先给结论，再展开分析。不弹 WEB 工具。
- 选项 B｜系统引导录入：弹出 WEB 引导表单逐步收集数据，提交后自动诊断 + 给落地方案。

> 弹窗文案示例：「您想怎么处理？① 直接回答（我马上给结论+分析）② 引导我填些数据，帮你做个系统分析」

5.2 分支 A：直接回答

按深度思考直接回答：结论先行 → 分点分析 → 可选行动建议。不打开 WEB 工具。

5.3 分支 B：系统引导录入（页面内分步向导 · 零部署）

> 目标：用户填完点「提交」后，AI 立即在对话中前台分析，绝不等待。

1. 打开工具：用 present_files 打开 org-efficiency.html。
2. 引导录入：请用户点击页面顶部「WEB 向导」按钮，按分步表单填写（所有字段选填，每步都有示例，如"年营收填 32000000 表示 3200 万"）。
3. 提交即分析：用户填完点「提交」，数据已存在本地，AI 立即基于已填数据在对话中输出诊断 + 方案。
4. 列未填清单（必做）：逐条列出留空字段 + 缺失影响（见第10.3节未填写清单），说明「以上均可选补充」。
5. 深钻：同时 present_files 打开 org-efficiency.html 供用户自行查看完整诊断与方案。

> 整个过程不需要命令行、不需要轮询等待——纯浏览器内完成。

5.4 宽泛关键词路由

后续对话出现以下表述，无需再弹窗，直接走分支 B：
- 「系统性解决」「帮我搞一套完整方案」「给我出个方案」「陪我落地」「从根本上解决」「我该怎么办」

5.5 铁律

• ❌ 提交后绝不干等/不被动
• ❌ 绝不把分析放到后台
• ✅ 提交→列未填清单→前台分析→给方案
• ✅ 表单全选填，步骤条可任意点击预览

6、支持的输入格式

> 本节你将了解：数据可以怎么进工具——手动填、传文件、或直接用大白话告诉我。

• 手动填写：WEB 向导表单（页面内分步表单），所有字段选填。格式示例：3000万、2.5亿、1500000、-500000（亏损）
• 上传文件：CSV / TSV（带表头）、JSON、自由文本（"字段名: 数值"格式）
• 自然语言：对话中直接说"我50个人一年做3000万营收"

> 下一步：传文件解析失败或填错怎么办？→ 第8节异常处理。

7、常见问题（FAQ）

> 本节你将了解：数据存哪、怎么导出、基准靠不靠谱、常见填错怎么避——按主题分小节，按需查阅。

7.1 数据存储

Q：我的数据存在哪里？会不会泄露？
A：所有数据只保存在你当前浏览器的 localStorage 中，不会上传到任何外部系统、也不需要注册账号。每次操作都会自动保存并在界面右上角显示保存时间戳。关闭浏览器后数据仍在，只有你主动清除浏览器数据才会丢失。

Q：换电脑/浏览器后数据还在吗？
A：不在。localStorage 是浏览器本地的，换了环境就没了。工具顶部有「导出备份」按钮，点击即可下载完整的 JSON 数据备份文件到本地（建议保存到电脑硬盘或 U 盘，换环境时通过「导入」恢复）。

Q：如何恢复备份？
A：在新环境打开工具后，点击「导入」按钮选择之前导出的 JSON 备份文件，所有数据即刻恢复。

7.2 导出与分享

Q：如何把诊断结果发给老板/同事？
A：两种方式：① 在工具中点「导出报告」→ 浏览器 Ctrl+P → 选"另存为 PDF"；② 点「导出备份」得到 JSON 文件，发给对方后对方可在工具中导入查看。

Q：PDF 排版不好看怎么办？
A：打印预览中调整页边距和缩放比例，一般选 A4 纸、缩放 90%-100% 效果最佳。

7.3 基准数据（核心 · 方法论透明）

Q：行业基准从哪里来？怎么算的？可信吗？
A：工具内嵌三档基准数据，每档都有明确的来源和计算方法：

① 中国 A 股上市公司（默认对标口径）：
- 来源：Wind 终端 / Choice 东方财富 / 同花顺 iFinD 三大金融数据库的 2024 年度财报
- 计算方法：按证监会行业分类，取每个行业内全部上市公司的人均营收（营业收入÷期末员工数），剔除亏损和异常值后，取 P25（25分位）~ P75（75分位）作为行业正常区间
- 样本量：每行业 30~200+ 家上市公司（行业不同样本量不同）
- 更新时间：每年 4-5 月（A 股年报法定披露结束后）
- 局限性：代表上市公司的平均水平，中小企业通常低于此区间（规模效应）

② 全球同行（USD 计价）：
- 来源：SEC EDGAR 公开财报系统 + 各交易所 2024-2025 年报
- 用途：供有海外业务或外资背景的企业做跨市场参照
- 汇率：按中国外汇交易中心年度中间价折算为人民币（2024 年均值约 7.1）

③ 中国 SME（私营企业，约 0.6× 折算）：
- 基于国家统计局《全国工业企业分行业人均营收》+ 各省中小企业发展报告数据交叉验证
- 折算逻辑：中小企业因规模效应递减，人均营收通常为同行业上市公司的 50%~70%，工具取 0.6 作为经验系数
- 精度说明：这是估算值，实际差异可能较大。推荐做法：如果你能获取本企业所属行业协会发布的年度人均营收数据（多数行业协会每年会发布），可通过 C7 自定义基准功能输入，替代此估算值获得更高精度

Q：我可以用自己的行业数据替代默认基准吗？
A：可以。这就是 C7「自定义行业基准」功能。操作方式：在 WEB 向导或 HTML 工具的基准设置区域输入你获取的行业数据（如下限/上限/中位数），工具将使用你的数据进行所有对标计算。推荐数据来源：① 本地/国家行业协会年度报告；② 地方统计局行业白皮书；③ 付费商业数据库（如 Statista、Euromonitor）。输入自定义基准后，工具会在报告中标注「使用用户自定义基准」。

Q：P 值是什么意思？
A：P 值 = 你在行业中所处的百分位。P50 表示和中位数持平，P75 表示超过 75% 的同行（表现优秀），P25 表示低于 75% 的同行（需要重点关注）。P 值是基于区间线性映射的近似值，用于快速定位相对位置。

7.4 反模式与避坑指南（新手必读）

Q：没有我的行业怎么办？
A：选最接近的行业。比如"食品加工"可以选"制造业"，"教育培训"可以选"专业服务"。差距较大时可用 C7 自定义基准功能输入你所在行业的精确数据。

7.5 输入错误

Q：填错了数字怎么办？
A：随时修改对应字段，结果会实时重新计算。之前保存的快照数据有误的话，重新录入一次覆盖即可。

Q：支持哪些数字格式？
A：纯数字（30000000）、带万/亿单位（3000万、2.5亿）、负数（-500000表示亏损）。工具会自动识别并转换。

7.6 浏览器兼容

Q：支持哪些浏览器？
A：Chrome / Edge / Firefox 最新两个主版本均可。Safari 基本兼容但不保证所有 SVG 图表渲染一致。不支持 IE。

Q：页面空白/打不开怎么办？
A：按顺序排查：① 确认文件扩展名是 .html 不是 .txt；② 双击打开而非用记事本编辑；③ 尝试换个浏览器；④ 检查是否被安全软件拦截。

7.7 问诊 vs 诊断的区别

Q："快速问诊"和"完整诊断"有什么不同？
A：快速问诊：只填 4 个核心数字（行业/营收/人数/利润），30 秒出基本结论。完整诊断：填更多字段（组织架构/人力成本/部门数据/人才结构等），输出更细粒度的分析和针对性方案。

7.8 验收标准

Q：方案里的"验收标准"是什么意思？
A：每条改善方案附带一个可检验的条件，用来判断这条方案是否真正落地。例如"人均营收从 60 万提升至 78 万（+30%）"就是一个验收标准，季度复盘时可直接核对。

7.9 其他

Q：这个工具免费吗？
A：工具本身免费使用（HTML 文件即开即用，双击就能用，不需要任何部署或账号）。

Q：能处理多少规模的企业？
A：设计目标是 5–5000 人的中小企业。超大企业（万人以上）也可以用，但组织复杂度可能超出预设模型范围，建议配合内部 HR 系统数据使用，并通过 C7 输入本行业的精确基准。

7.10 人效健康度综合评分（新手必读）

Q：仪表盘顶部的"人效健康度 · 等级 A/B/C/D"是什么意思？怎么算的？
A：这是工具基于你录入数据算出的综合健康度评分（0–100 分 + 等级），5 个维度加权汇总：
- 人均营收分位（权重 35%）：你在行业区间里的相对位置，越靠上越高分；
- 人工成本效率（权重 20%）：元均营收（营收÷人工成本），≥4 为满分，<1 最低；
- 盈利质量（权重 20%）：人均利润为正且达营收 5% 以上得分高，亏损则低；
- 管理幅度（权重 15%）：5–12 为健康区间满分，过窄或过宽扣分；
- 人才结构（权重 10%）：本科及以上占比 20%–75% 得满分，过高/过低略扣。

> 评分是方向性参考，不是审计结论。未填的维度按中性值计入（不影响已填维度的准确性），补足数据后评分会更准。

Q：为什么我的分数很低 / 只有 40 多分？
A：低分通常对应真实短板，优先看诊断清单的第一项。常见原因：① 人均营收低于行业下限（最常见）；② 人工成本占比过高（元均营收 < 2.5）；③ 亏损运营（人均利润为负）；④ 管理幅度过窄（中层偏肥）。工具会在诊断页给出"最该改的 1–3 件事"与落地方案。

Q：这个评分和"同业分位 P 值"有什么区别？
A：P 值只衡量人均营收这一个指标在行业里的位置；健康度评分是综合分，把营收、成本、利润、管理幅度、人才结构一起算，更贴近"组织整体健不健康"。建议两个一起看：P 值定位相对水平，健康度分看整体短板。

> 下一步：报错了或某步异常？→ 第8节。想看计算公式和基准速查表？→ 第10节。

8、异常处理与可靠性保障

> 本节你将了解：每种异常情况下"用户会看到什么"以及"工具会自动做什么"。这是排查问题的第一站。

8.1 数据安全保障（TRACE-R 核心）

> 关键保证：无论何种情况（断网/浏览器崩溃），只要用户点了保存或做过操作，数据都已在 localStorage 中。唯一的风险是用户主动清除浏览器数据——可随时点「导出备份」留底，换环境时用「导入」恢复。

8.2 输入异常

8.3 工具运行异常

> 下一步：想知道这些数字背后的算法和数据来源？→ 第9节方法论。

9、方法论参考（内置框架与数据来源）

> 本节你将了解：工具用了哪些成熟分析框架、基准数据从哪来、精度排序如何。面向想"看懂原理"的用户。

9.1 分析框架参考

工具内置多套成熟的组织分析视角（如组织七要素框架、六要素模型、变革模型、星型组织设计、HR三支柱分工、精益消除浪费、人才盘点矩阵、目标与绩效双轨管理等），用来从多个维度审视组织效率问题。

> 这些框架作为分析视角参考嵌入工具的诊断逻辑中，用于从多个维度审视组织效率问题。不需要用户理解这些框架——它们在后台发挥作用。

9.2 RPE 基准数据来源与方法论

> 精度排序：自定义(C7) > 中国 A 股上市公司 > 全球同行 > 中国 SME 估算。工具默认使用 A 股口径，同时鼓励有条件的用户通过 C7 输入更贴近本企业实际情况的行业数据。

> 下一步：要在对话里直接算诊断？AI 用的公式和速查表在 → 第10节。

10、AI 前台诊断计算参考

> 本节你将了解：用户提交数据后，AI 在对话里"直接计算并输出诊断"所用的公式与基准速查表。协作者/接入方必读。

> 当用户通过 org-efficiency.html 的 WEB 向导提交数据后，AI 以此节方法在对话中直接计算并输出诊断，不依赖外部工具。

10.1 核心公式

• 人均营收（RPE） = 年营收 ÷ 员工总数（元/人/年）
• 人均利润 = 年利润 ÷ 员工总数
• 元均营收 = 年营收 ÷ 年人工成本（每投入 1 元人工带来多少营收）
• 管理幅度 = （总人数 − 管理者人数）÷ 管理者人数
• < 5：偏窄（中层偏肥）；5–12：健康；> 12：偏宽
• 人工成本占比 = 年人工成本 ÷ 年营业总收入（%）
• 制造业通常 10%–25%；软件业通常 50%–80%

10.2 基准速查表（元/人/年）

中国 A 股上市公司 2024（Wind/Choice，P25~P75 区间）：

中国 SME（≈0.6 × A 股，基于规模效应递减规律的经验折算）：

> 提示：以上 SME 数据为经验折算值。如需更高精度，请通过 C7 功能输入本企业所属行业协会的年度人均营收数据。

10.3 未填写内容清单字段影响表

> 输出示例：「您未填写：① 年营收（影响：无法计算人均营收和行业排位）② 所属行业（影响：无法匹配行业基准）。这两项对诊断比较关键，您可以选择补充后让我重新分析，也可以先用现有数据看大致方向。」

11、方法论更新机制

> 本节你将了解：行业基准或分析方法需要更新时的标准步骤（面向维护者）。

当用户要求更新行业基准或分析方法时：
1. 使用 WebSearch（topic: finance/academic/general）检索最新公开数据
2. 将新数据补入 org-efficiency.html 的基准数据区
3. 更新本文件第十节的基准速查表
4. 标注数据年份和来源及样本量

12、版本变更日志

13、安装与触发

> 本节你将了解：安装包内容，以及对话里说什么话能触发本工具。

• 安装包：SKILL.md + org-efficiency.html（纯离线单文件，双击即用，无需部署）
• 安装后，对话中说以下任意内容即可触发：
• 白话类：「人太多业绩上不去」「成本太高利润薄」「不知道该不该裁员」「想看看公司在行业排第几」「感觉公司养了不少闲人」「工资发出去不少但没见到回报」
• 专业类：「人效诊断」「组织效率」「人均营收分析」
• 场景类：「帮我诊断一下公司」「HR 要给人效报告」
• 特殊场景类：「团队扩张太快管不过来」「想裁员但不知怎么裁」「刚做完组织架构调整」「薪酬体系要大改」
• 发布 SkillHub 须经用户最终确认，不得擅自 publish。

14、规范符合性 & 标准调用约定

> 本节你将了解：本技能如何符合 SkillHub 的 SKILL.md 规范，以及对外调用的标准契约（接入方/协作方可直接照此对接）。

14.1 元数据规范（frontmatter 完整对齐）

技能根目录 SKILL.md 的 YAML frontmatter 完整包含 SkillHub 约定字段：

> H1 标题（对外展示名 displayName）与 name 一致；changelog 每次发布在文末变更日志同步更新。

14.2 标准调用契约

1. 触发：对话出现 §2 任一触发词 → 必须先用 AskUserQuestion 弹窗二选一（直接回答 / 系统引导录入）。
2. 引导录入：present_files 打开 org-efficiency.html → 用户填 WEB 向导 → 提交即前台分析（不等待、不后台）。
3. 输出契约：结论先行（人效等级 + 最该改的 1–3 件事）→ 量化诊断（人均营收/分位/健康度评分）→ 可执行方案（责任人/周期/验收标准）。
4. 零依赖：工具为纯离线单文件 HTML，无网络、无账号、数据仅存本机，符合平台安全规范。

14.3 文件结构规范

安装包严格只含：SKILL.md + org-efficiency.html（及本说明引用的相对资源），无 Dockerfile / 无服务端代码，上传时无需剔除特殊类型。

附录：术语表

> 文档中出现的专业/英文缩写，首次出现处已加粗或括号说明，此处集中解释，便于速查。

文档版本 v1.1.2 · 能力清单重组 + 专家综合研判 + 场景自适应 + 修复自定义基准语法崩溃，全维度收口 5 分