generate-talking-points

生成经理谈话要点

概述

此技能可为准备与员工进行绩效讨论的经理生成结构化谈话要点。它涵盖：

• 获取员工人才档案，包括技能、能力和职业抱负
• 汇总目标进度数据，包括完成率和里程碑跟踪
• 收集同事反馈、自我评估和以往的评审评分
• 将绩效指标综合为可执行的讨论主题
• 为评审、1:1 和发展规划会议生成对话框架

适用场景：

• 年度或年中绩效评审前
• 为与直属下属定期进行 1:1 会议做准备
• 作为新任经理入职、需要了解团队背景时
• 需要基于证据进行讨论的人才校准会议期间
• 职业发展或晋升讨论前

前提条件

• 角色： sn_hr_talent.manager、sn_hr_core.manager、sn_hr_talent.admin 或 admin
• 插件： com.sn_hr_talent（人才管理）、com.sn_hr_core（HR 核心）
• 访问权限： 对 sn_hr_talent_profile、sn_hr_talent_goal、sn_hr_talent_review、sn_hr_talent_feedback 表具有读取权限
• 所需知识： 了解所在组织的绩效评级标准、能力框架和评审周期

主要人才表

表	用途	主要字段
sn_hr_talent_profile	员工人才档案	user、skills、competencies、career_interests、potential_rating、risk_of_loss、last_review_date
sn_hr_talent_goal	员工目标和工作目的	user、short_description、category、status、percent_complete、due_date、weight、metric_value
sn_hr_talent_review	绩效评审记录	user、review_cycle、overall_rating、reviewer、state、comments、review_date
sn_hr_talent_feedback	同事和经理反馈	user、feedback_type、provider、content、rating、created_on
sys_user	员工档案	name、title、department、manager、location、date_joined

操作步骤

步骤 1：获取员工人才档案

查询员工的人才档案，了解其技能、能力和职业信息。

使用 MCP（Claude Code/Desktop）：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: sn_hr_talent_profile
  query: user=[employee_sys_id]
  fields: sys_id,user,skills,competencies,career_interests,potential_rating,risk_of_loss,strengths,development_areas,last_review_date,current_role_tenure
  limit: 1

使用 REST API：

GET /api/now/table/sn_hr_talent_profile?sysparm_query=user=[employee_sys_id]&sysparm_fields=sys_id,user,skills,competencies,career_interests,potential_rating,risk_of_loss,strengths,development_areas,last_review_date&sysparm_limit=1&sysparm_display_value=true

步骤 2：收集目标进度

查询员工当前的目标及其完成状态。

使用 MCP：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: sn_hr_talent_goal
  query: user=[employee_sys_id]^active=true^ORDERBYDESCdue_date
  fields: sys_id,short_description,category,status,percent_complete,due_date,weight,metric_value,metric_target,comments,created_on
  limit: 20

使用 REST API：

GET /api/now/table/sn_hr_talent_goal?sysparm_query=user=[employee_sys_id]^active=true^ORDERBYDESCdue_date&sysparm_fields=sys_id,short_description,category,status,percent_complete,due_date,weight,metric_value,metric_target,comments&sysparm_limit=20&sysparm_display_value=true

步骤 3：收集反馈和评审记录

提取同事反馈和以往的评审评分。

使用 MCP：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: sn_hr_talent_feedback
  query: user=[employee_sys_id]^ORDERBYDESCsys_created_on
  fields: sys_id,feedback_type,provider,content,rating,sys_created_on
  limit: 20

使用 REST API：

GET /api/now/table/sn_hr_talent_feedback?sysparm_query=user=[employee_sys_id]^ORDERBYDESCsys_created_on&sysparm_fields=sys_id,feedback_type,provider,content,rating,sys_created_on&sysparm_limit=20&sysparm_display_value=true

提取以往的评审历史：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: sn_hr_talent_review
  query: user=[employee_sys_id]^ORDERBYDESCreview_date
  fields: sys_id,review_cycle,overall_rating,reviewer,state,comments,review_date,strengths_noted,areas_for_improvement
  limit: 5

步骤 4：生成谈话要点

根据汇总的数据构建结构化谈话要点：

Tool: SN-Execute-Background-Script
Parameters:
  script: |
    var empSysId = '[employee_sys_id]'; // Replace with target employee
    var talkingPoints = {
      generated_date: new GlideDateTime().toString(),
      employee: {},
      goal_summary: { total: 0, on_track: 0, at_risk: 0, completed: 0, avg_completion: 0 },
      strengths: [],
      development_areas: [],
      feedback_themes: { positive: [], constructive: [] },
      review_history: [],
      discussion_topics: [],
      suggested_questions: []
    };

    // Employee info
    var user = new GlideRecord('sys_user');
    user.get(empSysId);
    talkingPoints.employee = {
      name: user.name.toString(),
      title: user.title.toString(),
      department: user.department.getDisplayValue(),
      manager: user.manager.getDisplayValue(),
      tenure: user.date_joined ? gs.dateDiff(user.date_joined.toString(), new GlideDateTime().toString(), true) + ' days' : 'Unknown'
    };

    // Goal progress
    var goals = new GlideRecord('sn_hr_talent_goal');
    goals.addQuery('user', empSysId);
    goals.addQuery('active', true);
    goals.query();
    var completionTotal = 0;
    while (goals.next()) {
      talkingPoints.goal_summary.total++;
      var pct = parseInt(goals.percent_complete.toString()) || 0;
      completionTotal += pct;
      if (pct >= 100) talkingPoints.goal_summary.completed++;
      else if (pct >= 50) talkingPoints.goal_summary.on_track++;
      else talkingPoints.goal_summary.at_risk++;
    }
    if (talkingPoints.goal_summary.total > 0) {
      talkingPoints.goal_summary.avg_completion = Math.round(completionTotal / talkingPoints.goal_summary.total);
    }

    // Talent profile
    var profile = new GlideRecord('sn_hr_talent_profile');
    profile.addQuery('user', empSysId);
    profile.query();
    if (profile.next()) {
      talkingPoints.strengths = profile.strengths.toString().split(',').map(function(s) { return s.trim(); }).filter(Boolean);
      talkingPoints.development_areas = profile.development_areas.toString().split(',').map(function(s) { return s.trim(); }).filter(Boolean);
    }

    // Feedback themes
    var fb = new GlideRecord('sn_hr_talent_feedback');
    fb.addQuery('user', empSysId);
    fb.addQuery('sys_created_on', '>=', gs.monthsAgo(6));
    fb.query();
    while (fb.next()) {
      var content = fb.content.toString().substring(0, 200);
      var rating = parseInt(fb.rating.toString()) || 3;
      if (rating >= 4) talkingPoints.feedback_themes.positive.push(content);
      else if (rating <= 2) talkingPoints.feedback_themes.constructive.push(content);
    }

    // Review history
    var review = new GlideRecord('sn_hr_talent_review');
    review.addQuery('user', empSysId);
    review.orderByDesc('review_date');
    review.setLimit(3);
    review.query();
    while (review.next()) {
      talkingPoints.review_history.push({
        cycle: review.review_cycle.getDisplayValue(),
        rating: review.overall_rating.getDisplayValue(),
        date: review.review_date.toString()
      });
    }

    // Generate discussion topics based on data
    if (talkingPoints.goal_summary.at_risk > 0)
      talkingPoints.discussion_topics.push('Address ' + talkingPoints.goal_summary.at_risk + ' at-risk goals and identify blockers');
    if (talkingPoints.goal_summary.completed > 0)
      talkingPoints.discussion_topics.push('Recognize completion of ' + talkingPoints.goal_summary.completed + ' goals');
    if (talkingPoints.development_areas.length > 0)
      talkingPoints.discussion_topics.push('Review progress on development areas: ' + talkingPoints.development_areas.join(', '));
    if (talkingPoints.feedback_themes.constructive.length > 0)
      talkingPoints.discussion_topics.push('Discuss constructive feedback themes (' + talkingPoints.feedback_themes.constructive.length + ' items)');

    // Suggested questions
    talkingPoints.suggested_questions = [
      'What accomplishments are you most proud of this period?',
      'What obstacles are slowing your progress on current goals?',
      'How can I better support your development in [development_area]?',
      'Where do you see yourself in the next 12-18 months?',
      'What skills would you like to develop next?'
    ];

    gs.info('MANAGER TALKING POINTS:\n' + JSON.stringify(talkingPoints, null, 2));
  description: "Talent: Generate manager talking points for performance discussion"

步骤 5：按主题搜索背景信息

使用编码查询获取更多背景信息：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: sn_hr_talent_feedback
  query: user.nameLIKE[employee_name]^rating>=4^123TEXTQUERY321=leadership collaboration^sys_created_on>=javascript:gs.daysAgoStart(90)
  limit: 10

工具用法

操作	MCP 工具	REST 端点
查询人才档案	SN-Query-Table	GET /api/now/table/sn_hr_talent_profile
查询目标	SN-Query-Table	GET /api/now/table/sn_hr_talent_goal
查询反馈	SN-Query-Table	GET /api/now/table/sn_hr_talent_feedback
查询评审记录	SN-Query-Table	GET /api/now/table/sn_hr_talent_review
按主题搜索	SN-Natural-Language-Search	N/A
生成摘要	SN-Execute-Background-Script	POST /api/now/table/sys_trigger
架构发现	SN-Discover-Table-Schema	GET /api/now/table/sys_dictionary

最佳实践

• 数据隐私： 切勿将未经处理的同事反馈原文分享给员工；应综合归纳为主题，以保护反馈者的保密性
• 平衡观点： 始终兼顾优势与待发展领域，避免近因偏差或光环效应
• 目标对齐： 在团队和组织目标的背景下讨论目标
• 基于证据： 每个讨论要点都应以具体数据（目标指标、反馈引文、评审评级）为依据，而非主观印象
• 面向未来： 至少将 40% 的讨论要点用于未来发展，而不只是回顾过往表现
• 校准背景： 评审前，查看员工的评级与团队及部门平均水平的对比情况
• 文化敏感性： 根据组织文化和个人沟通偏好调整讨论要点的语气和结构
• 后续跟踪： 将讨论中商定的行动项记录为新的目标或任务

故障排除

人才档案未返回数据

症状： 查询已知员工时未返回人才档案
原因： 人才档案可能不会自动创建；需要经理或 HR 执行初始化操作
解决方案： 改为检查员工是否在 sn_hr_core_profile 中有 HR 档案。某些组织使用不同的档案表，或者人才模块可能尚未完全部署。

所有目标的完成百分比均为零

症状： 尽管已有进展，所有目标的完成度仍显示为 0%
原因： 目标跟踪可能采用基于里程碑的完成方式，而非百分比；也可能在相关任务表中跟踪进度
解决方案： 检查是否存在用于计算完成度的 sn_hr_talent_goal_task 或 sn_hr_talent_milestone 表。使用 sys_db_object 查询 nameLIKEgoal，查找相关表。

反馈内容已加密或受限

症状： 反馈内容字段返回空值或编码后的值
原因： HR 反馈可能受到字段级加密保护，或受 ACL 限制而无法被经理访问
解决方案： 确认查询用户拥有 sn_hr_talent.manager 角色。检查内容字段是否通过 sys_dictionary 中的 encryption 属性启用了加密。

示例

示例 1：年度评审准备

场景： 经理为年度绩效评审做准备

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: sn_hr_talent_goal
  query: user=[employee_sys_id]^active=true^due_dateONThis year@javascript:gs.beginningOfThisYear()@javascript:gs.endOfThisYear()
  fields: short_description,status,percent_complete,weight,metric_value,metric_target
  limit: 15

生成的讨论要点：

• 开场：“感谢你今年作出的贡献。让我们回顾一下你的进展，并规划下一步。”
• 目标进展： 设定了 8 个目标，已完成 5 个（63%），2 个进展顺利，1 个有风险（Q4 营收目标完成度为 35%）
• 优势（来自反馈）： 团队间协作和技术指导能力持续获得认可
• 待发展领域： 演讲能力（在 3 条反馈中提及）、授权能力（本人认定）
• 评级背景： 上次评审：超出预期。当前趋势：达到／超出预期
• 讨论问题：“Q4 营收目标进度落后；你需要哪些支持才能缩小差距？”
• 发展计划： 建议参加公开演讲培训；考虑安排一项具有挑战性的任务，由其负责下一次全员会议

示例 2：每周 1:1 快速准备

场景： 经理需要在 30 分钟的 1:1 前快速了解背景

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: sn_hr_talent_feedback
  query: user.nameLIKE[employee_name]^sys_created_on>=javascript:gs.daysAgoStart(14)
  limit: 5

生成的快速笔记：

• 目标跟进： API 迁移项目完成度为 70%（上周为 55%）；预计能赶上 3 月截止期限
• 近期反馈： QA 负责人肯定了测试覆盖率文档的改进
• 上次 1:1 的待办事项： 员工申请了云认证培训预算
• 建议开场：“API 迁移进展很棒。新的测试方法用起来怎么样？”

相关技能

• hrsd/case-summarization - 用于绩效讨论的 HR 案例背景
• hrsd/sentiment-analysis - 员工情绪分析
• hrsd/resume-skill-extraction - 用于发展规划的技能清单
• hrsd/persona-assistant - 基于 HR 角色的协助
• admin/workflow-creation - 自动化评审周期工作流