人员胜任力3含访谈

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1.您的年龄
25岁以下
25－40
41－55
56－60
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2.您的教育程度
高中及以下
专科
本科
硕士
博士
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3.为现在所在的企业工作多久了
1年以内
1－2年
3－5年
6－8年
8年以上
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4.您在目前组织的职位是
前端开发
后台开发
全栈
数据库研发
其他
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5.您的部门
市场部
设计部
人力资源部
客服部
财务部
研发部
数据部
其他
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6. 过去3个月，您主动尝试新技术解决方案的次数 ?
0次
1-3次
≥4次
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7. 当出现颠覆性技术时，您通常在什么阶段掌握核心用法?
观望
早期试用
主流期
滞后
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8.您如何分配技术学习时间？（新兴技术/现有技术深度/其他）
新兴技术：
新兴技术：
现有技术：
现有技术：
深度:
深度:
其他
其他
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9. 在系统重构时，我能快速识别模块间的过度耦合
非常不同意
非常同意
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10. 请估算您负责的系统中技术债务占比
＜10%
10-30%
＞30%
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11.AI协同使用
从不偶尔经常总是
使用AI工具时主动优化提示词
使用AI工具时主动优化提示词
能发现AI生成内容（含代码）的潜在错误或漏洞
能发现AI生成内容（含代码）的潜在错误或漏洞
AI辅助工作后，我会深度理解其输出逻辑
AI辅助工作后，我会深度理解其输出逻辑
我会对AI生成的内容进行二次验证和调整 
我会对AI生成的内容进行二次验证和调整 
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12. 公司培训内容与您实际技术需求的匹配度
不匹配
匹配
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13. 请列出您最常咨询的三位技术专家
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14.您对现在从事工作的适合程度
不适合，迫于挣钱无奈从事现在的工作
适合，比较热爱现在的工作
没感觉，不喜爱也不厌烦
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15-1.您对AI的接受程度
非常不排斥
非常欢迎
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15-2.与一年前相比，你觉得现在的AI对您的工作支持有什么变化
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16.访谈：1情境(S): 请描述最近一次公司引入重大新技术（如服务网格）的场景
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17.访谈：
任务(T): 您当时承担的具体角色和任务目标是什么？
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18.访谈：
行动(A): 您如何快速掌握该技术？遇到哪些认知障碍？

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19.访谈：
结果(R): 最终产出成果的技术创新度如何？
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20.访谈：
反思(R): 如果再来一次，会改进哪些学习策略？
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21.访谈：
• S: 请回忆一次大规模架构改造（如单体→微服务）
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22.访谈：
• T: 您负责的架构设计挑战是什么？ 
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23.访谈：
• A: 如何平衡业务需求与技术合理性？关键决策点？
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24.访谈：
• R: 改造后模块解耦度/性能提升数据？ 
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25.访谈：
• R: 哪些能力缺陷导致额外技术债务？ 
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26.访谈：
• S: 描述AI工具显著提升您效率的一个任务 
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27.访谈：
• T: 原始任务复杂度和预期目标？ 
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28.访谈：
• A: 如何设计提示词？修改AI输出的逻辑？
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29.访谈：
• R: 相比纯人工的效率/质量差异？
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30.访谈：
• R: 是否出现过度依赖导致能力退化？ 
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31.访谈：
• S: 当您面临重大技术转型困境时
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32.访谈：
• T: 需要哪些组织支持？实际获得什么？  
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33.访谈：
• A: 如何利用知识库/专家网络解决问题？
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34.访谈：
• R: 组织支持缩短多少适应周期？
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35.访谈：
• R: 理想中的赋能机制应如何改进？ 
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基本信息：
姓名：
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部门：
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员工编号:
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