人事系统
关键词
人事管理 / 企业协同 / AI
工作内容
产品设计师 | 在需求定义模糊的背景下,独立完成业务梳理、概念体系搭建与交互方案设计
项目年份
2025 - 2026
关键词
人事管理 / 企业协同 / AI
工作内容
产品设计师 | 在需求定义模糊的背景下,独立完成业务梳理、概念体系搭建与交互方案设计
项目年份
2025 - 2026

挑战
该项目初期没有统一的业务术语体系。FT、空间、周期、根节点、阵型表、事项卡片等概念在团队内有多种口头叫法,缺乏明确定义。设计的第一步不是画界面,而是与项目 BP、一线 LD 求教,建立一套所有角色都能对齐的概念体系。
白板 + FT 卡片 + 阵型表 + 事项卡片的组合形态没有现成的竞品可以参考,许多功能和交互细节需要通过快速原型验证来摸索。好在 AI 时代 Claude Code 能够帮助我们快速搭建可交互原型,大幅降低了试错成本。

我的解题思路
拆解业务概念,梳理角色动线,逐步建立设计框架
关键设计决策
决策 1:将 FT 架构组装能力结合用户白板 — 让 BP 直接在白板上以 xmind 树形结构搭建和维护 FT 架构树,减少用户的认知负担。
决策 2:按 FT 类型提供差异化初始化模板 — 叶子节点(最小作战单元)和非叶子节点(管理层级)的盘人需求完全不同。叶子节点用 2 个模板(职能 × 项目),非叶子节点用 6 个模板(含聚合视图、梯队分布等),避免一刀切导致的信息过载或不足。
最终方案 — 信息生产
信息生产遵循"一次配置,全链路同步"的设计原则:上游(BP 侧)在组装站以 xmind 树形结构搭建 FT 架构并配置盘点周期,变更实时同步到前端白板;下游(Leader 侧)在统一白板上,每个 FT 节点自动呈现为 FT 卡片,通过阵型表完成盘人、通过事项卡片完成盘事;白板中填写的数据自动穿透至员工档案,为后续人事动作提供依据。

最终方案 — 信息消费
信息消费遵循一个核心原则:不同层级的用户需要不同粒度的信息聚合。一线 Leader 在白板画布上直接操作,所见即所得;高层 Leader 和项管需要跨 FT 的数据密度,因此提供表格和甘特图视图;AI 问答则为所有角色提供自然语言的信息获取和快捷操作入口。
AI 问答
内置 Fomi AI Agent,支持三种交互模式:Ask(自然语言查询项目状态)、Plan(AI 辅助生成盘点方案)、Agent(执行批量操作如修改标签、生成汇总报告)。让不同角色以最自然的方式获取信息和完成操作。

数据的多样化展示
白板画布适合一线 Leader 的排兵布阵操作,但对高层 Leader 来说信息密度不够。因此提供表格视图(结构化数据浏览)和甘特视图(时间线维度的任务跟踪),让不同角色在自己最舒适的载体上消费信息。

员工档案数据穿透
阵型表中的人员归属、职能分布数据,以及事项卡片中的关键任务和交付结果,自动汇聚至员工档案。当 Leader 需要进行晋升、调岗或绩效评估时,无需跨系统翻找历史记录,所有盘人盘事的数据沉淀都在一处。

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