OpenClaw HR 实操手册：全场景指令 + 提示词

【HR智能化解决方案摘要】本文介绍OpenClaw在人力资源管理的9大核心应用场景，涵盖招聘筛选、面试题库生成、绩效考核、员工入离职办理等全流程。通过AI技术实现：1）简历智能匹配与人才筛选；2）结构化面试问题自动生成；3）绩效数据多维分析；4）入离职手续自动化管理。每个场景提供标准化操作流程、提示词模板及风险管控要点，如招聘场景需注意隐私保护、面试需统一评分标准、绩效管理需确保数据准确等。解决方

迅易科技

339人浏览 · 2026-04-27 10:27:18

迅易科技 · 2026-04-27 10:27:18 发布

本文覆盖 HR 招聘、绩效、员工关系等 9 大核心场景，每个场景都提供详细操作步骤、提示词模板和风险规避指南，让 OpenClaw 真正成为 HR 的"得力助手"。

01. 简历筛选与匹配

场景描述

每天收到上百份简历，人工筛选耗时耗力，还容易漏掉优秀人才。

OpenClaw 能做什么

从简历库收集候选人信息
根据岗位 JD 分析简历匹配度
生成候选人对比表格
标记高匹配度候选人

操作步骤

第一步：准备岗位 JD

把岗位描述整理成文档，包含：

岗位职责（5-8 条）
任职要求（5-8 条）
加分项（2-3 条）
薪资范围

第二步：人事助手筛选简历

在飞书私聊中输入：

帮我筛选简历库中的候选人，岗位 JD 在这个文档里。
要求：
1. 根据岗位 JD 分析匹配度（0-100 分）
2. 输出匹配度评分 + 匹配理由 + 风险提示
3. 按匹配度从高到低排序
4. 标记前 20% 的高匹配度候选人

第三步：查看筛选结果

人事助手会输出：

【简历筛选结果】

共筛选 50 份简历，高匹配度候选人 10 人：

| 姓名 | 匹配度 | 核心优势 | 风险点 | 建议 |
|------|--------|----------|--------|------|
| 张三 | 95 分 | 5 年经验、同行业、带过团队 | 期望薪资偏高 | 面试 |
| 李四 | 92 分 | 技术匹配、项目经验丰富 | 跳槽频繁 | 面试 |
...

提示词模板

你是一名资深 HR，擅长简历筛选和人才评估。

请根据以下岗位 JD，分析简历库中每份简历的匹配度：

【岗位职责】
1. XXX
2. XXX
3. XXX

【任职要求】
1. XXX（必须）
2. XXX（必须）
3. XXX（优先）

【评分标准】
- 90-100 分：完全匹配，所有必须条件满足，多项优先条件满足
- 70-89 分：基本匹配，所有必须条件满足，部分优先条件满足
- 50-69 分：部分匹配，大部分必须条件满足
- 50 分以下：不匹配，关键必须条件缺失

请为每份简历输出：
1. 匹配度评分（0-100）
2. 核心优势（3 条）
3. 风险点（2-3 条）
4. 建议（面试/待定/淘汰）
5. 面试建议问题（3 个，针对风险点）

风险规避

⚠️ 隐私保护：简历数据不要上传到公共平台，用本地部署的 OpenClaw
⚠️ 人工复核：AI 筛选结果必须人工复核，避免误判优秀人才
⚠️ 合规审查：确保筛选标准不涉及就业歧视（性别、年龄、地域等）

02. 面试问题生成

场景描述

不同面试官问的问题不一样，评估标准不统一，面试质量参差不齐。

OpenClaw 能做什么

根据岗位 JD 生成结构化面试题库
为不同面试官生成定制化问题
提供评分标准和参考答案
生成面试评估报告模板

操作步骤

第一步：输入岗位信息

帮我生成一份 Java 高级开发工程师的面试题库，要求：
1. 包含技术面、行为面、文化匹配三个部分
2. 每个部分 5-8 个问题
3. 每个问题附带评分标准和参考答案
4. 总面试时长控制在 60 分钟

第二步：生成面试题库

OpenClaw 会输出：

【技术面问题】（30 分钟）

问题 1：请介绍一下你最近负责的一个高并发项目，遇到了什么挑战？如何解决的？
考察点：系统设计能力、问题解决能力
评分标准：
- 优秀（9-10 分）：清晰描述项目背景、挑战、解决方案，有量化结果
- 良好（7-8 分）：能描述项目和挑战，解决方案合理
- 一般（5-6 分）：描述模糊，缺乏细节
- 较差（5 分以下）：无法清晰描述项目

【行为面问题】（20 分钟）

问题 1：请描述一次你和同事发生技术分歧的经历，你是如何处理的？
考察点：沟通能力、团队协作
...

【文化匹配问题】（10 分钟）

问题 1：你理想中的工作氛围是什么样的？
考察点：价值观匹配、团队适配度
...

提示词模板

你是一名资深面试官，擅长结构化面试设计。

请根据以下岗位要求，生成一份完整的面试题库：

【岗位名称】XXX
【核心职责】XXX
【关键能力】XXX（按重要性排序）

【要求】
1. 面试题库包含三个部分：
   - 技术面（占比 50%）：考察专业能力和项目经验
   - 行为面（占比 30%）：考察软技能和过往行为
   - 文化匹配（占比 20%）：考察价值观和团队适配度

2. 每个问题包含：
   - 问题描述
   - 考察点（1-2 个核心能力）
   - 评分标准（优秀/良好/一般/较差，4 档）
   - 参考答案要点（3-5 个关键点）
   - 建议追问（2-3 个，用于深入了解）

3. 总面试时长控制在 XX 分钟，每个问题标注建议时长

4. 输出格式：Markdown 表格，方便面试官打印使用

风险规避

⚠️ 避免歧视性问题：不要问婚姻、生育、年龄等敏感问题
⚠️ 统一评分标准：所有面试官使用同一套评分标准
⚠️ 记录面试过程：面试记录要完整，便于后续复盘和合规审查

03. 绩效考核辅助

场景描述

绩效考核时，要分析各部门绩效数据，进行横向纵向对比，工作量大。

OpenClaw 能做什么

辅助分析员工绩效数据
进行横向对比（同部门/同岗位）
进行纵向对比（与上季度/上年度）
识别绩效异常（过高/过低/波动大）
生成绩效分析报告

操作步骤

第一步：准备绩效数据

把绩效数据整理成 Excel 或飞书多维表格，包含：

员工姓名/工号
部门
岗位
绩效等级（S/A/B/C/D）
绩效分数
考核周期

第二步：绩效分析

帮我分析本季度绩效数据，输出：
1. 各部门绩效分布（S/A/B/C/D 各占比）
2. 横向对比：同部门/同岗位的绩效分布
3. 纵向对比：与上季度/上年同期的绩效变化
4. 绩效异常人员（与上季度相比波动>2 个等级）
5. 绩效改进建议（针对 C/D 等级员工）

提示词模板

你是一名绩效管理专家，擅长绩效数据分析和绩效报告撰写。

请根据以下绩效数据，完成分析任务：

【绩效方案】
- 考核周期：XXX
- 绩效等级及标准：S（90+）/A（80-89）/B（70-79）/C（60-69）/D（60 以下）

【数据字段】
- 员工信息：姓名、工号、部门、岗位、上级
- 绩效数据：绩效等级、绩效分数、考核周期

【分析任务】
1. 绩效分布分析
   - 各部门绩效等级分布（S/A/B/C/D 各占比）
   - 与上季度对比（各等级占比变化）
   - 与公司平均水平对比

2. 横向对比
   - 同部门内绩效对比
   - 同岗位序列绩效对比
   - 识别绩效优异和落后的团队

3. 纵向对比
   - 与上季度绩效对比（个人/部门）
   - 与上年同期绩效对比（个人/部门）
   - 识别绩效持续提升和下降的员工

4. 绩效异常识别
   - 识别绩效等级与上季度相比波动>2 个等级的员工
   - 识别绩效分数与同岗位平均水平差异>30% 的员工
   - 识别连续 2 个季度绩效为 C/D 的员工

5. 绩效改进建议
   - 针对 C/D 等级员工，给出改进建议（3-5 条）
   - 针对绩效波动大的员工，给出关注建议（2-3 条）

【输出格式】
- 用 Markdown 表格展示核心数据
- 用文字描述关键发现（5-8 条）
- 给出管理建议（3-5 条）

风险规避

⚠️ 数据准确性：绩效数据直接影响员工利益，必须人工校验
⚠️ 保密性：绩效结果只能向授权人员开放
⚠️ 申诉机制：员工对绩效结果有异议时，要有申诉渠道

04. 员工入职办理

场景描述

新员工入职要办理很多手续：签合同、办工牌、开通账号、安排培训等，容易遗漏。

OpenClaw 能做什么

生成入职手续清单
自动发送入职指引邮件
跟踪入职手续办理进度
提醒待办事项

操作步骤

第一步：配置入职流程

帮我配置一个入职办理助手，入职流程如下：
1. 入职前 3 天：发送入职指引邮件（含时间、地点、联系人、需携带材料）
2. 入职当天：签订劳动合同、办理工牌、开通账号
3. 入职第 1 周：安排入职培训、分配导师
4. 入职第 1 月：安排转正考核

第二步：生成入职清单

新员工张三，下周一入职，岗位是销售经理。
帮我生成入职手续清单，并发送入职指引邮件。

提示词模板

你是一名 HR 运营专家，擅长员工入职流程管理。

请根据以下新员工信息，完成入职办理任务：

【新员工信息】
- 姓名：XXX
- 岗位：XXX
- 部门：XXX
- 入职日期：XXX
- 上级：XXX

【入职流程】
1. 入职前 3 天
   - 发送入职指引邮件（含时间、地点、联系人、需携带材料）
   - 准备办公用品（电脑、工牌、办公用品）
   - 开通系统账号（邮箱、OA、CRM 等）

2. 入职当天
   - 签订劳动合同
   - 办理入职登记
   - 领取办公用品
   - 部门报到

3. 入职第 1 周
   - 参加入职培训
   - 分配导师
   - 部门内部培训

4. 入职第 1 月
   - 安排转正考核
   - 收集入职反馈

【输出格式】
- 入职手续清单（Markdown 表格，含责任人、截止时间、状态）
- 入职指引邮件模板
- 待办事项提醒（按时间排序）

风险规避

⚠️ 合同合规：劳动合同必须经过法务审核
⚠️ 信息准确：员工信息要仔细核对，避免错误
⚠️ 隐私保护：员工个人信息要妥善保管

05. 员工离职办理

场景描述

员工离职要办理交接、收回资产、出具证明等，流程复杂。

OpenClaw 能做什么

生成离职手续清单
跟踪交接进度
生成离职证明
提醒待办事项

操作步骤

第一步：配置离职流程

帮我配置一个离职办理助手，离职流程如下：
1. 离职申请：员工提交离职申请，上级审批
2. 工作交接：交接工作内容、客户资源、文档资料
3. 资产归还：归还电脑、工牌、办公用品等
4. 离职证明：开具离职证明

第二步：生成离职清单

员工李四申请离职，最后工作日是本周五。
帮我生成离职手续清单，并跟踪交接进度。

提示词模板

你是一名 HR 运营专家，擅长员工离职流程管理。

请根据以下离职员工信息，完成离职办理任务：

【离职员工信息】
- 姓名：XXX
- 岗位：XXX
- 部门：XXX
- 入职日期：XXX
- 最后工作日：XXX
- 离职原因：XXX

【离职流程】
1. 工作交接
   - 交接工作内容（文档、项目、客户）
   - 交接人签字确认
   - 上级审核

2. 资产归还
   - 归还电脑、工牌、办公用品
   - IT 部门确认账号注销
   - 行政部门确认资产归还

3. 离职证明
   - 开具离职证明
   - 员工签字确认
   - 归档保存

【输出格式】
- 离职手续清单（Markdown 表格，含责任人、截止时间、状态）
- 离职证明模板
- 待办事项提醒（按时间排序）

风险规避

⚠️ 合规审查：离职补偿要符合劳动法规定
⚠️ 竞业限制：如有竞业限制协议，要确认执行情况
⚠️ 保密义务：提醒离职员工继续履行保密义务

06. 培训需求分析

场景描述

每年要根据员工发展方向整理培训需求，制定培训计划。

OpenClaw 能做什么

根据员工发展方向整理培训需求
分析培训优先级
制定培训计划
估算培训预算

操作步骤

第一步：收集员工发展方向

帮我整理各部门员工的培训需求，根据员工发展方向：
1. 按部门汇总员工发展方向
2. 按岗位序列汇总培训需求
3. 分析培训优先级（按人数/紧急程度）

第二步：制定培训计划

帮我制定年度培训计划，输出：
1. 季度培训计划（含培训主题、对象、时间）
2. 培训预算估算
3. 培训形式建议（内部培训/外部培训/在线课程）

提示词模板

你是一名培训发展专家，擅长培训需求分析和培训计划制定。

请根据以下员工发展方向数据，完成分析任务：

【数据字段】
- 员工信息：姓名、部门、岗位、职级
- 发展方向：期望提升的能力、职业发展目标
- 培训偏好：培训形式偏好、时间偏好

【分析任务】
1. 培训需求整理
   - 各部门培训需求汇总（按能力维度）
   - 各岗位序列培训需求汇总
   - 培训形式偏好分布
   - 培训时间偏好分布

2. 培训优先级排序
   - 按需求人数排序（需求人数越多，优先级越高）
   - 按紧急程度排序（与业务目标关联度越高，优先级越高）
   - 按能力差距排序（当前能力与目标差距越大，优先级越高）

3. 培训预算估算
   - 按培训类型估算预算（内部培训/外部培训/在线课程）
   - 按部门估算预算
   - 按季度估算预算

4. 培训计划建议
   - 季度培训计划（含培训主题、对象、时间、预算）
   - 年度培训计划（含培训主题、对象、时间、预算）

【输出格式】
- 用 Markdown 表格展示核心数据
- 用文字描述关键发现（5-8 条）
- 给出培训计划建议（3-5 条）

风险规避

⚠️ 需求真实性：培训需求要结合实际业务，避免为培训而培训
⚠️ 预算控制：培训计划要在预算范围内
⚠️ 效果评估：培训后要有评估，确保培训效果

07. 员工满意度调研

场景描述

每年要做员工满意度调研，分析调研结果，提出改进建议。

OpenClaw 能做什么

设计满意度调研问卷
分析调研数据
识别满意度低的维度
提出改进建议

操作步骤

第一步：设计调研问卷

帮我设计一份员工满意度调研问卷，包含：
1. 工作满意度（工作内容、工作负荷、工作成就感）
2. 薪酬满意度（薪酬水平、薪酬公平性、福利待遇）
3. 发展满意度（晋升机会、培训机会、职业发展）
4. 管理满意度（上级管理、团队氛围、沟通机制）
5. 环境满意度（办公环境、企业文化、员工关怀）
6. 整体满意度（推荐意愿、留任意愿）

第二步：分析调研结果

帮我分析这份员工满意度调研数据，输出：
1. 各维度满意度评分（平均分、分布）
2. 各部门满意度对比
3. 满意度低的维度识别（低于 3 分的）
4. 改进建议（针对低满意度维度）

提示词模板

你是一名组织发展专家，擅长员工满意度调研和改进建议。

请根据以下员工满意度调研数据，完成分析任务：

【数据字段】
- 员工信息：姓名、部门、岗位、职级、司龄
- 满意度评分：各维度评分（1-5 分，5 分最高）
- 开放式反馈：建议/意见

【分析任务】
1. 满意度整体分析
   - 各维度满意度评分（平均分、标准差、分布）
   - 整体满意度评分
   - 与去年对比（如有历史数据）

2. 满意度对比分析
   - 各部门满意度对比
   - 各岗位序列满意度对比
   - 各职级满意度对比
   - 各司龄段满意度对比

3. 低满意度识别
   - 识别满意度低于 3 分的维度
   - 识别满意度低于 3 分的部门
   - 识别满意度显著下降的维度（与去年对比）

4. 改进建议
   - 针对低满意度维度，给出改进建议（3-5 条）
   - 针对低满意度部门，给出改进建议（2-3 条）
   - 针对开放式反馈中的高频问题，给出改进建议（3-5 条）

【输出格式】
- 用 Markdown 表格展示核心数据
- 用文字描述关键发现（5-8 条）
- 给出改进建议（5-8 条）

风险规避

⚠️ 匿名保护：确保调研匿名，员工敢说真话
⚠️ 及时反馈：调研结果要及时反馈给员工，避免调研后无下文
⚠️ 改进行动：针对低满意度维度，要有实际改进行动

08. 劳动风险合规

场景描述

劳动法规经常变化，要确保公司 HR 政策合规，避免劳动纠纷。

OpenClaw 能做什么

解读最新劳动法规
审查 HR 政策合规性
识别劳动风险
提供合规建议

操作步骤

第一步：审查 HR 政策

帮我审查这份员工手册，识别劳动风险，输出：
1. 合规条款（符合劳动法的）
2. 风险条款（可能违反劳动法的）
3. 修改建议（针对风险条款）
4. 缺失条款（劳动法要求但手册中没有的）

第二步：解读劳动法规

帮我解读最新的《劳动合同法》修订内容，输出：
1. 主要变化（与旧版对比）
2. 对 HR 工作的影响
3. 需要调整的 HR 政策
4. 合规建议

提示词模板

你是一名劳动法专家，擅长劳动风险识别和合规建议。

请根据以下 HR 政策文档，完成审查任务：

【审查范围】
- 员工手册
- 劳动合同模板
- 绩效考核制度
- 薪酬管理制度
- 考勤管理制度
- 离职管理制度

【审查标准】
- 《劳动法》
- 《劳动合同法》
- 《社会保险法》
- 《劳动争议调解仲裁法》
- 地方劳动法规

【审查任务】
1. 合规条款识别
   - 列出符合劳动法的条款
   - 标注对应法律依据

2. 风险条款识别
   - 列出可能违反劳动法的条款
   - 标注风险等级（高/中/低）
   - 标注对应法律依据

3. 修改建议
   - 针对风险条款，给出修改建议
   - 提供合规模板条款

4. 缺失条款识别
   - 列出劳动法要求但政策中没有的条款
   - 提供补充条款建议

【输出格式】
- 用 Markdown 表格展示审查结果
- 用文字描述关键风险（3-5 条）
- 给出合规建议（5-8 条）

风险规避

⚠️ 专业审查：AI 审查结果要经过法务/律师复核
⚠️ 及时更新：劳动法规变化时，及时更新 HR 政策
⚠️ 证据保存：劳动纠纷相关证据要妥善保存

09. HR 数据分析报告

场景描述

每月/每季度要做 HR 数据分析报告，包括人员结构、离职率、招聘效率等。

OpenClaw 能做什么

自动收集 HR 数据
生成数据分析报告
识别人力资源风险
提供管理建议

操作步骤

第一步：配置数据源

帮我配置一个 HR 数据分析助手，数据源包括：
1. 人员信息：从 HR 系统获取
2. 招聘数据：从招聘系统获取
3. 离职数据：从离职管理系统获取
4. 绩效数据：从绩效系统获取

第二步：生成分析报告

帮我生成本季度 HR 数据分析报告，输出：
1. 人员结构分析（部门/岗位/职级/司龄/学历）
2. 离职分析（离职率、离职原因、离职趋势）
3. 招聘分析（招聘效率、招聘质量、招聘成本）
4. 绩效分析（绩效分布、绩效趋势）
5. 风险识别（高离职风险、关键岗位空缺）
6. 管理建议

提示词模板

你是一名 HR 数据分析专家，擅长 HR 数据分析和报告撰写。

请根据以下 HR 数据，完成分析报告：

【数据字段】
- 人员信息：姓名、部门、岗位、职级、司龄、学历、年龄
- 招聘数据：招聘岗位、招聘人数、面试人数、录用人数、招聘周期、招聘成本
- 离职数据：离职人员、离职原因、离职日期、司龄
- 绩效数据：绩效等级、绩效分数

【分析任务】
1. 人员结构分析
   - 部门分布
   - 岗位序列分布
   - 职级分布
   - 司龄分布
   - 学历分布
   - 年龄分布

2. 离职分析
   - 离职率（月度/季度/年度）
   - 离职原因分布
   - 离职趋势（近 12 个月）
   - 关键岗位离职分析

3. 招聘分析
   - 招聘效率（招聘周期、面试通过率、录用率）
   - 招聘质量（试用期通过率、绩效表现）
   - 招聘成本（人均招聘成本、渠道成本）

4. 绩效分析
   - 绩效分布（S/A/B/C/D 各占比）
   - 绩效趋势（近 4 个季度）
   - 绩效与离职关联分析

5. 风险识别
   - 高离职风险部门/岗位
   - 关键岗位空缺
   - 人均效能下降

6. 管理建议
   - 针对识别的风险，给出管理建议（5-8 条）

【输出格式】
- 用 Markdown 表格展示核心数据
- 用文字描述关键发现（8-10 条）
- 给出管理建议（5-8 条）

风险规避