核心用法
hr-compensation-checks 是一款面向 HR 团队的薪酬决策辅助工具，主要覆盖两大工作场景：
1. 定薪判断（`review_compensation_band_and_offer`）
输入 band 范围、市场分位、候选人期望薪资、内部参考数据及预算范围后，系统自动输出定薪建议。核心流程包括：
- 数据归一化与字段校验
- 多源数据可信度分层（官方政策 / 公开市场信号 / 付费调研 / 内部数据）
- 内部公平性与预算风险评估
- 生成可直接发给业务方的沟通话术
关键约束：仅有公开网络职位薪资（public_market_signal）时，系统明确降置信度为"市场信号判断"，不得输出正式定薪建议。需同时具备内部数据+付费调研+候选人当前薪酬+预算，方可给出"正式建议"。
2. 申报检查（`precheck_payroll_filing`）
针对个税、社保、公积金月度申报，系统前置扫描以下风险点：
- 漏人、错主体、错城市
- 基数异常或缺字段
- 银行账户/身份证状态异常
- 专项附加扣除未确认
输出按优先级排序的风险清单、待办事项及内部追件话术。
显著优点
- 结构化输出：强制输出 11 个标准字段（结论→依据→风险→待办→话术），降低 HR 信息整理成本
- 置信度分级：明确区分"正式建议/弱建议/市场信号"，避免过度承诺
- 协作友好：内置
message_draft字段，可直接复制发给业务负责人或薪酬同事 - 风险前置：申报检查聚焦"能不能报"而非"算得对不对"，契合合规刚需
潜在缺点与局限性
- 依赖输入质量：若缺少
band、internal_company_data或budget_range，系统会主动降级结论强度，可能仍需人工二次判断 - 政策时效性：2026 年政策知识库（
china-compensation-policy-kb-2026.md）需定期更新，否则口径可能滞后 - 非法律结论：明确声明不输出法律意见，仅提示合规风险，最终责任仍归 HR 及法务
- 市场数据分层复杂：动态市场数据架构（
dynamic-market-data-architecture.md）要求用户理解不同数据源的权威性差异，学习成本较高
适合人群
- 中大型企业 HRBP 或薪酬专员，需处理多城市、多主体申报场景
- 招聘团队需快速生成 offer 建议与业务沟通话术
- 缺乏专职薪酬法务支持的中小企业，需前置风险自检
常规风险
- 过度依赖风险：HR 可能将"市场信号判断"误读为正式依据，需严格遵守系统置信度标注
- 数据隐私：处理员工身份证号、银行账号、薪资等敏感信息，需确保
COMP_EXPORT_PATH环境变量配置的本地导出路径安全 - 申报时效：系统仅做预检，不替代正式申报操作，逾期申报责任仍由企业承担
- 跨城口径差异：2026 版政策库虽覆盖多城市，但地方细则调整频繁，建议结合当地社保公积金中心最新通知复核