Diting
基于经典管理模型，提供深度组织诊断与问题分析的HR智能体
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：Diting。 它的用途是：基于经典管理模型，提供深度组织诊断与问题分析的HR智能体 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/diting-x-3/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
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使用示例
“启动谛听诊断，分析我们公司最近技术团队离职率高的组织原因。”，它会引导你按照麦肯锡七步法，从定义问题、分解结构、优先级排序等步骤，结合冰山模型分析表层现象下的深层文化或激励因素，最终输出一份结构化的诊断报告和初步改进方向。
介绍
谛听（Diting）是一款专为组织诊断设计的AI智能体技能，旨在帮助用户系统性地分析和解决企业人力资源与组织管理中的复杂问题。它深度融合了麦肯锡七步法、苏格拉底审计和冰山模型等经典管理理论，将原本需要资深顾问完成的深度诊断流程自动化、结构化。
用户可以通过自然语言指令启动诊断，例如输入“/谛听 薪酬”或“/谛听 组织”，系统便会引导用户进入单维度分析路径，通过一系列结构化提问，帮助用户层层剖析问题表象下的根本原因。其核心流程包含七个步骤，并提供了28个详细的参考文档，涵盖了从流程定义、约束条件到各专家模块和架构演进的完整知识体系。
该技能特别适合企业管理者、HR专业人士、管理咨询顾问以及需要进行组织复盘或变革规划的项目团队使用。它能够将个人零散的管理经验与系统性的方法论相结合，输出标准化的诊断报告和行动建议。
使用建议：建议在启动前明确诊断的核心维度（如薪酬、文化、组织、变革），以便系统进行路径裁剪，提高分析效率。v9.2版本提供了完整的技能包，初次使用时建议先阅读SKILL.md了解框架。由于涉及组织敏感信息，在输入具体数据时请注意脱敏处理。
核心特点
与通用分析技能相比，谛听深度集成了麦肯锡七步法、苏格拉底审计和冰山模型等成熟管理框架，提供了从问题定义到解决方案的完整、结构化诊断路径，而非零散的建议。其支持维度裁剪功能，允许用户针对薪酬、文化等单一领域进行深度聚焦分析，输出更具专业性和可操作性的组织诊断报告。
注意事项
不适合处理需要实时数据反馈或进行快速A/B测试的即时性运营决策场景。
常见问题
谛听主要能解决什么类型的问题？
主要解决企业组织层面的深度诊断问题，如薪酬体系不合理、文化冲突、组织架构低效、变革阻力大等复杂管理难题。
如何使用谛听进行单维度分析？
在对话中直接输入类似“/谛听 薪酬”或“/谛听 文化”的指令，即可启动针对该维度的专项诊断流程。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/diting-x-3/raw/index.md 读取 Diting 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/diting-x-3/raw/index.md（查看排版版本）