JSON-отчет по сотрудникам с повышенным риском ухода
Промпт фильтрует сотрудников выбранного отдела по порогу риска и возвращает JSON с факторами риска и мерами удержания. Подходит для регулярного HR-мониторинга, где нужны короткие объяснения и приоритетные действия.
На основе прогностической модели текучести подготовь ежемесячный отчёт и верни только один JSON-объект.
Входные данные:
- company_size: {число сотрудников}
- industry: {отрасль}
- department: {отдел}
- risk_threshold: {порог риска}
- time_period: {период прогноза}
- model_output: {таблица с employee_id, name, department, role, risk_score, feature_contributions и доп. полями}
Правила:
- Отвечай только валидным JSON без дополнительного текста.
- Интерпретируй risk_threshold как вероятность в диапазоне 0–1 или как процент 0–100; если формат неочевиден, считай, что это 0–1.
- Включай только сотрудников, у которых department совпадает и risk_score выше порога.
- Не добавляй сотрудников из других отделов.
- Не предлагай меры, нарушающие трудовое законодательство или обычные корпоративные практики.
- Все объяснения делай короткими: 1–2 предложения.
- Все ранжировки должны быть целыми числами, где 1 — лучший вариант.
Верни JSON со свойством high_risk_employees.
Каждый объект внутри массива должен содержать ровно поля:
- employee_id
- name
- role
- risk_score
- top_3_factors
- retention_measures
Контракт:
- risk_score возвращай как число 0–1.
- top_3_factors содержит ровно 3 элемента с полями factor, contribution, explanation.
- retention_measures содержит минимум 3 объекта с полями id, title, description, economic_efficiency_rank, probability_of_success_rank, justification.
ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT
