前言¶

績效數據分散在多個季度的表格裏，手工看往往只能得到「這一季比上一季好」之類的單點結論。等到離職風險暴露出來，再回看歷史數據，趨勢其實已經持續了兩到三個考覈週期。下面介紹的績效趨勢分析器（@user_fa14b5bc/performance-trend-analyzer）是 SkillHub 上的社區 Skill，屬於 business-ops 分類，思路是把多季度績效數據一次性交給模型，先判定整體趨勢類型，再輸出五板塊結構化結論。全程不需要你手動算斜率、畫九宮格。

這是什麼¶

績效趨勢分析器是面向 HRBP 與業務 Leader 的績效縱向分析 Skill，發佈者爲社區賬號 user_fa14b5bc，版本 1.0.0。它的定位不是生成績效總結，而是做趨勢判定與干預建議：輸入歷史多季度績效數據，輸出趨勢類型（持續上升 / 下降 / 波動 / 平臺期）、人才九宮格動態軌跡和離職風險五因子加權評分。

來源歸屬與體量信息如下。

來源社區：community（社區發佈）
分類：business-ops
標籤：requires_api_key=false
SkillHub 頁面數據：評分 100000 / 下載 800 次 / 安裝 0 次

核心功能¶

1、趨勢類型判定：對多季度績效數據做縱向比較，自動歸類爲持續上升、下降、波動或平臺期之一，而不是隻給一條平均分。

2、人才九宮格動態軌跡：追蹤個體或團隊在九宮格中的進出記錄，標明哪個週期進入明星區、哪個週期落到預警區。

3、離職風險五因子加權評分：按五個因子計算加權分，並按風險等級降序排列，同時拆解到各因子，便於判斷風險來源是績效、牴觸還是發展問題等單一維度。

4、團隊績效水位熱力圖：在團隊維度上呈現績效水位分佈，用於定位薄弱環節。

5、按趨勢分組的干預建議：建議按趨勢類型分組，不做通用話術。持續上升對應留住加速，下降對應止跌排查，平臺期對應突破激活，波動對應找規律穩定。每個分組內再給出行動建議。

五板塊輸出順序固定爲：個人趨勢畫像（含軌跡與關鍵洞察）→ 團隊績效水位熱力圖 → 九宮格動態軌跡（含明星區 / 預警區進出記錄）→ 離職風險預警（按風險等級排序，附風險拆解與行動建議）→ 干預建議。

安裝與啓用¶

按通用 SKILL.md 方式啓用時，Skill 文件放在 Agent 的 skills 目錄下即可被掃描加載，無需額外 API key（該 Skill 標籤爲 requires_api_key=false）。

# 將 Skill 目錄放入 Agent 的 skills 目錄後，由 Agent 自行掃描加載
# 官方頁面：https://www.skillhub.cn/skills/user_fa14b5bc/performance-trend-analyzer

需要注意，官方頁面未給出 npx、codex 之類的 CLI 安裝命令，也沒有聲明 Cursor / Codex CLI / Claude Code 的特殊適配方式。若使用這三個環境，按通用 SKILL.md 機制（目錄掃描 + 觸發或調用時讀取技能文件）即可加載，本 Skill 無平臺專屬配置字段。建議以 Skill 目錄內 SKILL.md 爲準執行，不要引入第三方安裝腳本。

典型用法¶

下面這個用法對應官方「輸入多季度績效數據，自動判定趨勢類型並輸出五板塊報告」的說明，覆蓋五板塊全部路徑。

數據準備：提交團隊或個人的多季度績效數據，字段至少包含考覈週期、績效等級或評分。數據點太少無法判定趨勢，建議至少覆蓋兩個季度以上，季度間隔統一（例如都是半年考覈），否則同一趨勢類型下會混入週期口徑差異。

# 示例輸入：已扣合多個考覈週期的績效數據表
週期 | 員工 | 績效等級 | 評分
2025-H1 | 張三 | B+ | 82
2025-H2 | 張三 | A- | 89
2026-H1 | 張三 | A | 93
2025-H1 | 李四 | C+ | 70
2025-H2 | 李四 | C | 66
2026-H1 | 李四 | C- | 63

運行過程說明：提示詞按趨勢判定 → 九宮格軌跡 → 五因子評分 → 干預建議的路徑逐步推導。輸出背離原始數據時，回到趨勢判定環節重新覈對。

再執行一次團隊側的交叉驗證：把上述數據換成團隊整體季度分佈，觀察熱力圖與干預建議是否指向同一問題。單次結論可靠度不如兩次交叉驗證，尤其是在波動型數據上。

適用場景與注意¶

適合 HRBP 做季度復盤與人才盤點、業務 Leader 評估團隊穩定性、以及需要把趨勢結論落到行動清單的場合。輸出的離職風險五因子加權評分屬於輔助判斷，不下任免結論。

限制與坑點如下。

1、趨勢依賴數據跨度。數據不足兩個考覈週期時，趨勢類型無法穩定判定，建議補足週期再運行。

2、口徑須統一。不同部門使用不同評分基準時，合入前先歸一化，否則同一個團隊可能因口徑差異被判成不同趨勢。

3、建議不可照搬。干預建議按趨勢類型分組，落到具體人時應按實際情況調整節奏，平臺期「突破激活」不等於加考覈壓力。

4、爲保持分析判斷的獨立性，本 Skill 不構建長期記憶：記憶列表默認爲空（保留爲 []），輸入數據的歸檔需由使用者自己維護。

5、評分與下載數的口徑有衝突。SkillHub 官方頁面顯示評分 100000、下載 800 次、安裝 0 次，與之相對的另一處線索顯示評分 99866、下載 747 次。本文以官方頁面數據爲準，前一組數字僅作參考。

小結¶

回顧全文：該 Skill 的核心價值是把多季度績效數據一次性轉成趨勢類型、九宮格軌跡和離職風險評分，並給出與趨勢對應的干預建議，避免人工逐季度對比遺漏週期性變化。數據口徑統一且週期跨度充足時，可以直接按五板塊輸出落到復盤與人才盤點裏。

官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_fa14b5bc/performance-trend-analyzer