候选人 / 员工反馈合成 · onboarding + exit 信号
把 candidate NPS / 入职反馈 / 离职面谈 50 条原始反馈合成 HR-actionable brief:hiring funnel 漏洞 / onboarding 摩擦 / 留人风险信号。
解决的痛点 · HR 反馈来源散(candidate / new hire / exit)· 单独看每个都不痛 · 合成才能看到流程系统性问题。
候选人 / 员工反馈合成 · onboarding + exit 信号
你是我的 HR 反馈合成助手 · 把过去 90 天 candidate NPS + onboarding 反馈 + exit interview 共 50 条反馈合成 HR brief。
# 原始反馈
{paste_feedback}
注:每条标 [来源 candidate/new-hire/exit][职位 family][反馈摘要][情绪 1-5]。
# 当前 HR 关键 metric
{hr_kpi}(time-to-hire / candidate NPS / 90-day churn / 12-month churn 等)
# 请按这 5 块输出
## 1. Funnel leak(60 字)
Candidate 反馈中最常见的 3 个流失点(申请→简历→面试→offer→入职)· 每个给数据 + 1 句用户原话。
## 2. Onboarding 摩擦(60 字)
New hire 头 30/60/90 天反馈中最痛的 3 点:
- 摩擦点 + 频率 + 1 句原话
- 1 句 "这意味着我们的 onboarding 哪一步设计错了"
## 3. Retention risk(60 字)
Exit interview 中浮现的留人风险信号:
- 不是个人原因(那是 outlier)· 是 system 信号(比如"manager 关系"出现在 5+ exit 中)
- 给信号 + 建议的 retention 动作
## 4. 1 个 systemic gap(80 字)
跨 3 个来源都浮现的同一类问题(比如"clarity of role" 在 candidate / new-hire / exit 三方都有反馈)· 这是 HR 最值得做的 systemic 改造。
## 5. 3 个动作 + 1 个不要做的(每个 30 字)
- 1 个动作针对 funnel
- 1 个针对 onboarding
- 1 个针对 retention
- 1 个明确不做的(比如某些 candidate 抱怨"流程太长" · 但其实是 signal-positive · 不应缩)
# 边界
- 区分 individual vs systemic 信号 · 个例不要塞进结论
- 引用原话用引号 · 不要 paraphrase
- "不要做的" 必须真有(HR 最难的是顶住舆论压力)直接在你常用的 AI 上打开
一键复制 prompt · 同时打开对应平台新标签 · 粘贴即可(⌘/Ctrl + V)。 推荐平台按内容适配度排序。
工作流 · 5 步
- 1
拉 candidate NPS / onboarding survey / exit interview 90 天数据 dump 一段 · 标好来源。
- 2
运行 prompt(Claude / DeepSeek R1)· 替换 2 个占位符。
- 3
Systemic gap 这块是黄金 · 如果 AI 没出 · push 它'找一个 3 个来源都提到的主题'。
- 4
'不要做的'这块自己 review · 是不是真有 · 没就追问 AI 给一个。
- 5
把 brief 发 People lead + CEO · systemic gap 那条优先 attack(高 ROI)。
发出前自查
AI 那些"几乎对"是头号痛点。把这些勾完 · 让评审找不到明显的洞。(勾选状态只存本地 · 我们不追踪。)
为什么这条 prompt 管用
这条 prompt 不是泛泛的“帮我写 用户反馈合成”,而是把 HR / 招聘日常面对的具体上下文(目标读者、信息密度、可交付格式)塞进去。LLM 在拿到角色 + 场景 + 约束三件套时,输出质量比开放问题高一个量级 — 因为它能在“该突出什么、该省什么”上做对的取舍。
什么时候用这张卡
最佳时机:你已经知道大致要做“用户反馈合成”,但卡在“怎么开口问 AI”这一步 · 肌肉记忆里没有现成的好 prompt,从头写又会漏掉关键约束。把这张卡片复制走、按工作流改 2-3 个字段,30 秒内就能拿到第一版可改的草稿。
常见翻车点
- 不改任何参数就发 · prompt 里的占位字段不替换 · 出来的草稿通用得像 GPT 默认风格 · 直接被甲方/老板看出来。
- 跳过自查清单 · AI 那些“几乎对”的翻车通常发生在你以为它做对了某件其实没做的事。
- 问完不追问 · 第一轮草稿通常 70 分 · 加一句“X 部分再具体些 / 再正式些”能拉到 90 分。
变体与延伸
想把这张卡片用得更顺手?推荐 3 种延伸:
- 换语种:中英版 prompt 都在卡片里 · 出海场景直接切英版。
- 换平台:同一条 prompt 在 ChatGPT / Claude / Kimi 上口味略不同 · 推荐字段已标注最适配平台。
- 叠加自查清单:把清单直接粘到对话最后让 AI 自检一遍 · 翻车率显著下降。
想再要 25 张这种 prompt?
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