S3 · 资料岛

S3 资料岛

从聊天进入真实材料处理,让 AI 读文档、做对比、提结构。

这一岛让 HR 学会把制度、简历、报告、政策文件喂给 AI,并约束它只基于材料输出。

ISLAND PATH

岛内学习路径

跟着路径一步步学,把工具真正用进 HR 工作。
学习指南
01
01
主干(必看)

为什么会喂料是 AI 变干活工具的分水岭

建立资料处理的学习动机。

10 分钟 · 主干(必看)
未开始
02
02
主干

让 AI 啃长文档并答疑

快速吃透制度、报告和政策文件。

7 分钟 · 主干
未开始开始任务
03
03
主干

多份材料一起处理:对比与汇总

多简历对 JD、新旧制度对比、周报汇总。

15 分钟 · 主干
未开始开始任务
04
04
主干

从杂乱材料里提取结构化信息

登记表、合同、邮件字段提取成表。

4 分钟 · 主干
未开始开始任务
05
05
主干

联网搜索:给 AI 接上实时信息

查最新政策、行情和外部资料。

8 分钟 · 主干
未开始开始任务

COURSE NODES

本岛学习节点

点开节点直接进入图文课;未上线内容只显示素材状态,不再和正文分成两套入口。
5 节已上线
S3-110 分钟 · 主干(必看)

为什么会喂料是 AI 变干活工具的分水岭

对比喂材料和不喂材料时的输出差异。

喂料材料
建立资料处理的学习动机。
S3-2
7 分钟 · 主干让 AI 啃长文档并答疑

上传几十页文档,做问答、找条款、要摘要。

长文档答疑
让 AI 啃长文档并答疑

HR 手边永远有读不完的长文档——几十页的制度、上级的红头文件、动辄上百页的调研报告。以前只能硬着头皮通读,现在可以把整份 PDF 传给 AI,直接问它"这份制度里关于试用期的规定怎么说""这份报告的核心结论有哪些"。看这条视频时别只盯着操作,重点盯它怎么"带着问题读":先上传,再追问,让 AI 把你要的那几条精准捞出来,6 分钟看完就能自己试。

核心要点

长文档问答的前提是先把文件完整传给 AI,而不是复制一小段——传得越全,它答得越准。

看完你应该能回答:为什么"让 AI 找出文档里关于 X 的段落"比"让它总结全文"更靠谱?(定位比概括更少丢信息)

AI 给的每一条答案,都应该能追问"这写在第几部分、原文怎么说",让它把出处指回原文,方便你核对。

长文档里的表格、数字、条款编号是 AI 最容易读错的地方,凡是要用到具体数字和条款,务必回原文复核。

一次问一个问题、逐步追问,比一口气丢十个问题效果好。

现在就试试

  1. 挑一份你最近必须读却一直没空细看的长文件——比如新版员工手册或一份行业调研报告,完整传进 Kimi,先问三个你真正关心的问题:一、和我最相关的三条规定或结论是什么;二、里面关于某个具体主题(如加班、年假、试用期)是怎么规定的;三、如果要给同事做个五句话的口头汇报,该怎么说。逐条对照原文核一遍,你会发现半小时干完了原本一下午的活。
S3-3
15 分钟 · 主干多份材料一起处理:对比与汇总

多文档横向对比与汇总。

多文档对比
多份材料一起处理:对比与汇总

单份材料会读之后,真正费时间的是"一堆材料放一起比"——十几份简历对着一个 JD 筛、新旧两版制度逐条找差异、一沓周报汇总成一页。这类活人做又慢又容易看走眼,恰恰是 AI 的强项。这一节不看视频,直接上手站内的"简历筛选与评估"Skill:把一份 JD 和多份简历一起喂进去,让它横向打分排序。你要盯的是它凭什么给出这个排序、依据是不是你认可的维度——上手一次,比看十遍别人演示都记得牢。

核心要点

多份材料对比的关键,是先给 AI 一把统一的"尺子"(同一份 JD、同一套评分维度),它才能横向可比地打分。

看完你应该能回答:为什么"把 5 份简历一次性丢进去对着 JD 排序"比"一份份问它这人怎么样"更省时也更公平?(同一标准、一次成型)

AI 的排序是初筛建议不是最终决定——它负责把明显不匹配的过滤掉、把最匹配的顶上来,最终判断仍归你。

汇总类任务(一沓周报、多份反馈)要给它明确的输出结构:你想要几栏、按什么分类,它才不会给你一团糊。

材料里的敏感信息(真实姓名、身份证、薪资)记得先脱敏,参考 S1-7 的安全红线。

现在就试试

  1. 打开站内"简历筛选与评估"Skill,找一个你手上真实在招的岗位。把这个岗位的 JD 粘进去,再放 5 到 8 份候选人简历,让它按 JD 要求逐份打分、给出匹配理由和排序。拿到结果后做一件事:挑出评分最高和最低的各一份,自己读一遍,看它的判断和你的直觉是否一致、依据是否站得住。这一步既帮你快速缩小精读范围,也帮你摸清这个工具能信到几分。
S3-4
4 分钟 · 主干从杂乱材料里提取结构化信息

把非结构化文档整理为结构化表格。

结构化表格
从杂乱材料里提取结构化信息

HR 手里的信息经常是"散装"的——纸质入职登记表、微信里发来的一段个人信息、邮件正文里夹着的联系方式。要用起来,得先一条条抄进 Excel,枯燥又出错。这一节教的就是让 AI 把这些杂乱材料自动提成规整的表格。看视频时重点盯"提取成结构化字段"这一层:不是简单把图转成文字,而是让 AI 认出哪段是姓名、哪段是电话、哪段是学历,各归各列。它偏识图转表,和后面 S4 的 OCR 有点重叠,理解成"识别 + 归类"就对了。

核心要点

结构化提取的核心是先告诉 AI 你要哪几个字段(姓名、岗位、学历、入职日期……),它才知道往哪几栏里填。

看完你应该能回答:把一张照片"转成文字"和"转成表格"差在哪?(后者多了字段归类这一步,直接能用)

字段定义得越清楚、越贴合你后续要用的表头,AI 提取得越准,事后越少手工调整。

提取结果一定要抽查——尤其是数字、日期、同音字姓名,识别错了不核对会一路带进后续表格。

一次处理一批同类材料(比如一叠格式相近的登记表)比东一张西一张效率高得多。

现在就试试

  1. 找一张你手头的纸质表格或一段散乱的人员信息——入职登记表、名片、或者群里同事零散发来的报名信息都行,拍照或粘贴给 AI,明确告诉它:"请提取成表格,列头为:姓名、部门、岗位、手机号、入职日期,缺的填空。"拿到表格后逐行核一遍手机号和日期这两类最容易识别错的字段,确认无误再复制进你的 Excel。原本要抄二十分钟的一叠表,这样几分钟就成型。
S3-5
8 分钟 · 主干联网搜索:给 AI 接上实时信息

联网查实时信息,并结合上传材料。

联网搜索
联网搜索:给 AI 接上实时信息

很多 HR 踩过这个坑:问 AI"今年最新的产假政策是多少天",它答得头头是道,结果是过时甚至编的。原因是——大模型本身并不会上网,它只是把训练时"背过"的东西复述出来。这篇约 8 分钟的文章用一个好懂的比方讲清楚:AI 像一个在封闭环境里长大的学霸,知识再多也停在毕业那天,要看最新消息得给它接一个"望远镜"(联网搜索)。读的时候重点分清一件事:它这次到底是在"背书",还是真的"联网查了"。

核心要点

大模型的知识有"截止日期",训练之后发生的事、最新政策数字,它默认是不知道的。

看完你应该能回答:为什么同一个问题,开了联网和没开联网,AI 的答案可能完全不同?

联网搜索是给 AI 外接的能力,用了它才会去抓实时网页;没开时它给的"最新消息"很可能是想象出来的。

就算联网了也要看它引用的来源可不可靠——它可能搜到一个不权威的网页就当真。

涉及政策、法规、数字的实时信息,联网只是第一步,最终一定要落到官方原文核实。

现在就试试

  1. 挑一个你正需要查的实时问题——比如你所在城市最新的社保缴费基数,或某项最新的育儿假规定。先直接问 AI 一遍,再打开它的联网/搜索开关问同一个问题,把两次答案摆一起对比:看数字变没变、有没有给出处。最后认准它引用的来源,点进去核对官方原文。这个"关 - 开 - 核"三步走一遍,你以后就不会再被 AI 一本正经的过时答案带偏。
S3-6
10 分钟 · 主干(必看)准确性纪律:让它只用我给的材料

限定来源、要求标出处、防止瞎补。

准确性来源
准确性纪律:让它只用我给的材料

前面学会了喂材料,这一节要立规矩:怎么让 AI 只根据你给的材料回答,不自己瞎补。这对 HR 特别重要——一旦它在制度解读、政策分析里掺进编造的条款,是要出事的。这篇少数派约 10 分钟的文章先讲清 AI 为什么爱"编"(三大成因),再给出五类实用的降幻觉方法,比如设定边界、明确约束、要求标出处。技术部分可以略读,重点吃透"怎么约束它"那几招——这就是你以后每次让 AI 处理材料时的口令。

核心要点

AI 会"补全"是天性——材料里没有的它也可能顺口编一个像样的答案,这叫幻觉。

看完你应该能回答:一句"请只根据我提供的材料回答,没有的就说没有"为什么能明显减少胡编?

给 AI 划边界(只用这份文件)、下明确约束(找不到就明说)、要求标出处,是三个最好用的防编造口令。

越是重要结论越要让它把依据指回原文的具体位置,你才好复核。

防幻觉不是让 AI 变得万无一失,而是让你能快速看出哪句可信、哪句要查。

现在就试试

  1. 下次让 AI 解读一份制度或政策文件时,在提问前加一句固定口令:"请只依据我上传的这份文件回答,凡是文件里没有明确写的,请直接说'文件中未提及',不要自行推测;每条结论请标出它在文件的哪一部分。"然后故意问一个文件里其实没写的问题,看它是老实说"未提及",还是给你编一条。试过一次你就知道这句口令有多值钱——它是你把 AI 用在正经材料上的安全带。

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