大小周改双休可能性评估

用途

把"HR 说后期会改双休"这类无法证伪的说法，转成一个带证据台账的 0-100 分判断。

评估对象是公司整体的制度演进趋势。若用户明确只关心某个岗位序列，另在报告中标注该序列的差异（同公司研发双休、销售大小周是常态）。

五条不可违反的约束

只认已发生的事实。宣称类证据最高拿该项 40% 分。详见 references/evidence-rules.md。
缺失不等于中性。查不到填 null，不给估算值，不填中位数。
区分"合规"与"双休"。IPO 只强制合法；申请综合工时是选了"合法地保留大小周"，对双休是负分。
必须用脚本算分。运行 scripts/score.py，不手算，避免加总与衰减出错。
结论必须可证伪。必须给出 2-3 条改判条件。

工作流

S0 消歧与输入

确认四项，缺项先问用户：

公司全名 + 统一社会信用代码（同名公司极多）
注册地 / 实际办公地（人社局公示按属地）
劳动合同签约主体（社保、仲裁、处罚都挂这个主体，不是品牌名）
用户已知的说法（HR 承诺、JD 原文），记为 C 级证据

主体识别是必做项：品牌名、集团名、招聘主体、签约主体常是四家不同公司。先用企查查核对成立日期、实缴资本、参保人数，判断集团是不是新设持股壳、真实用工在哪个老公司。方法见 references/evidence-rules.md 第九条。跳过这一步会算错主体，整份报告作废。

S1 证据采集

按 references/data-sources.md 的五条线并行检索：工商司法、资本市场、行政监管、招聘舆情、财务（或代理变量）。

检索式、平台与已知局限都在该文件里。重点优先级：

问询函回复全文（信息密度最高，含整改时点）
特殊工时审批公示（判断走哪条合规路径）
社保缴纳比例与基数（判断是否还在压成本）
劳动争议判决方向（判断是否在失血）
目标序列与其他序列的 JD 对照（读出公司处在"单休→大小周→双休"的哪一段）

第 5 条要按序列逐一拉 JD：技术岗、业务岗、职能岗分别是什么表述。序列之间的差距本身就是最重要的信息——若业务岗还在"月休四天"，公司整体离双休至少两年，技术岗 JD 里的"后续双休"只是招聘筹码。

S2 建立证据台账

日期必须准确，脚本靠它做时间衰减。无法确定日期的标 null 并在报告中说明。

S3 打分

按 references/scoring-model.md 的锚点给每个指标打分，不得超出满分
生成输入 JSON：

python3 scripts/score.py --blank > /tmp/input.json
# 填入 score / date / evidence / source，未获取的指标留 null 即可
python3 scripts/score.py /tmp/input.json --out /tmp/score.md

根据定性判断追加 flags（可选）：

ipo_rumor_only_no_investor — 封顶 55
margin_down_cost_up — 封顶 45
penalty_unrectified — 封顶 50
labor_dispute_escalation — ×1.15
key_talent_churn — ×1.15

S4 反事实检验

写出 2-3 条改判条件：具体、可观测、带时间点。例如"2026 年 Q1 前仍无任何考勤制度公示 → 下调至 40 分以下"。

同时检查 references/evidence-rules.md 的组合判读表，确认没有落入常见误判（弹性工作当双休、JD 模板文案、只算正式员工）。

S5 输出

以 Markdown 报告交付，模板见 assets/report-template.md。用 Write 工具写到工作区，文件名 {公司名}-双休可能性评估.md，然后用 present_files 呈现。

报告必须包含九块：结论行、Top3 支撑证据、Top3 反证、用工主体与序列对照、评分明细表、证据台账、改判条件、面试三问、数据缺口。

「用工主体与序列对照」不可省略，即使评估对象是公司整体也要写：

签约主体：签字前用户唯一能自己控制的风险点。集团是壳、用工在老公司时，赔付与社保都挂在老公司上。
序列对照：公司整体分回答"这家公司会不会改"，序列对照回答"你这一岗什么时候改"，后者才是用户真正要知道的。若两者差距大，在结论行下方直接点明。

引用文件

| 文件 | 何时读 | |---|---| | references/scoring-model.md | S3 打分时，必读，含全部锚点与权重 | | references/data-sources.md | S1 检索时，含检索式与平台局限 | | references/evidence-rules.md | S2 定级、S4 复核时 | | assets/report-template.md | S5 输出时 | | scripts/score.py | S3 计算，--blank 出骨架，--json 出机器可读结果 |

表达要求

先给分数和方向，再给证据，不要铺垫
每个结论后面跟证据来源，不写"据了解""业内普遍认为"
明确说出"数据不足"而不是用模糊措辞掩盖
不评判公司道德，只判断行为概率
不做法律意见，涉及仲裁与赔偿建议用户咨询劳动法律师