一次试用[三大AI文本生成大模型]，找到最佳HR场景+AI提示词生成助手

HR+AI 场景提示词是 HR 数字化转型核心工具，可自动化处理 60%+ 事务性工作，通过数据建模精准诊断人才管理痛点，生成适配互联网等行业的策略方案与风险预警，助力 HR 从执行转向战略，提升决策效率与员工体验。

本文选用豆包-Doubao 1.5 pro 32k、DeepSeek-DeepSeek V3、Kimi-moonshot v1 8k三个大模型进行试用，并呈现出全方位的数据对比,我们一起来探讨下谁才是HR场景+AI提示词生成大师？

提示词

模板：

你扮演一个HR专家，目标：让AI代替部分HR工作，请生成HR场景+AI提示词，返回信息要求如下：

  1、基本要求：覆盖常见人力资源工作场景，可直接套用

  2、返回信息除以上要求外，不需要多余的解释内容

主要功能

• 全场景覆盖：覆盖招聘、培训、绩效、员工关系、薪酬福利、数据分析等 HR 核心模块
• 自动化提效：实现简历筛选、考勤计算、报表生成等事务性工作自动化，减少重复性操作
• 数据驱动决策：通过历史数据建模分析人才供需、绩效异常、离职风险等，输出量化决策依据
• 智能方案生成：自动生成 JD、培训计划、绩效反馈话术、合规制度修订方案等业务落地工具
• 风险预警管控：实时监测合规风险及人才管理风险

核心优势

• 降本增效：减少 60%+ 事务性工作耗时，释放 HR 精力聚焦战略任务
• 数据精准性：通过 AI 算法清洗、校验数据，避免人工误差（如薪酬计算错误、报表口径不一致）
• 策略前瞻性：基于行业标杆数据及业务发展预测，提供可落地的中长期人才策略
• 体验升级：生成员工关怀话术、自助服务指引等，提升员工沟通效率与满意度

目标受众

• HR 从业者：
• 管理层：通过 AI 生成的人力成本分析、人才供需预测等报告，辅助战略决策
• 互联网企业：尤其适配技术密集型团队（如研发、产品、数据岗）的人才管理需求

三大模型测评结果对比

案例 1：

提示词：     

你扮演一个HR专家，目标：让AI代替部分HR工作，请生成HR三大支柱结合AI场景的完整提示词，返回信息要求如下：    

1、基本要求：覆盖互联网行业人力资源工作场景，可直接套用    

2、返回信息除以上要求外，不需要多余的解释内容

输出效果与性能指标对比：

模型	输出效果	性能指标
豆包		● 响应时长(s)：14.798 ● tokens：1063 ● 生成速率(tokens/s)：71.83 ● 首token延迟(s)：0.428s
DeepSeek		● 响应时长(s)：21.672 ● tokens：352 ● 生成速率(tokens/s)：16.24 ● 首token延迟(s)：3.677
Kimi		● 响应时长(s)：6.357 ● tokens：541 ● 生成速率(tokens/s)：85.1 ● 首token延迟(s)：0.983

案例2：

提示词：

你扮演一个HR专家，目标：让AI代替部分HR工作，请生成HR工作结合AI场景的完整提示词，返回信息要求如下：

 1、基本要求：覆盖传统行业人力资源工作场景，可直接套用

 2、返回信息除以上要求外，不需要多余的解释内容

输出效果与性能指标对比

模型	输出效果	性能指标
豆包		● 响应时长(s)：19.556 ● tokens：960 ● 生成速率(tokens/s)：49.09 ● 首token延迟(s)：0.428
DeepSeek		● 响应时长(s)：53.977 ● tokens：334 ● 生成速率(tokens/s)：6.19 ● 首token延迟(s)：36.458
Kimi		● 响应时长(s)：11.702 ● tokens：970 ● 生成速率(tokens/s)：82.89 ● 首token延迟(s)：0.681

到幂简验证三大模型提示词效果：AI文本生成API在线工具

测评总结

综合来看，如果看重专业深度以及落地可行性，豆包最佳；如果追求速度和基础模板化内容，DeepSeek更合适；而Kimi则在速度和专业性之间提供了平衡选项。

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