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Agent BIGHR-AI-0015

zoharbabin/due-diligence-agents

这是尽调/评估型 Agent 集合,价值在于大量提示词和评估模板如何组织成可重复的审查流程。

解决什么问题

它不是一个普通链接,而是一个可拆解的工作样本

适合解决“复杂对象评估没有统一问题清单和输出格式”的问题。可以带到供应商评估、课程项目评审或 HR 工具审计。

本地完整包已通过基础压缩包检查;有说明文件(README),便于学员理解;包含可拆解的提示词和智能体指令素材;原清单识别到许可协议信息。

核心功能

它具体能做什么

  • 提供完整尽调 pipeline、快速红旗扫描、合同定向检索和事后工具
  • 用多个智能体和提示词从不同角度审查目标对象,再汇总为结构化报告
  • 适合迁移到 HR 工具评估、供应商审查、课程项目评审等场景
  • 价值在“复杂评估如何拆成多角色审查”,不是 HR 单点工具
工作原理

可以重点拆解哪一层结构

基本原理是:把一个复杂评估任务拆成多个角度的智能体和提示词,让它们分别收集、判断、输出结构化结论,再汇总成报告。

  • 31% of M&A failures trace back to due diligence shortcomings — Acquisition Stars, citing HBR, McKinsey, and KPMG research
  • DD timelines keep compressing — what used to be a six-week process becomes three weeks, with no reduction in scope — Spellbook
  • Corp dev teams screen 200-1,000+ companies/year but close only 1-10 — a 1-3% conversion rate, with DD costs sunk on every deal that doesn't close — CorpDev.AI
  • AI contract analysis reaches 95% accuracy with clause-aware prompting (up from 74% baseline) — Addleshaw Goddard RAG Report, 510 contracts tested
  • 86% of M&A organizations have integrated GenAI into deal workflows — Deloitte 2025 M&A Trends
适用边界

建议谁用,谁先不要用

适合

适合想学习 HR 助手、招聘智能体、多角色智能体或 Copilot 原型的学员、HR 数字化负责人和技术同学。

不适合

不适合希望不读说明文件(README)、不做环境适配、马上用于真实业务的用户。

使用方法

建议按这个顺序学习

  • 先读说明文件、依赖清单和 package 配置,确认运行入口和依赖
  • 根据依赖栈准备测试环境:Anthropic/Claude
  • 先用示例数据或模拟数据运行,不接入真实候选人或员工数据
  • 观察智能体的输入、处理过程和输出报告三段结构,再决定是否值得课堂演示

依赖提示:可能需要按说明文件(README)安装依赖、配置 API key 或在测试平台导入。

包内线索

从哪些文件开始看

关键文件

  • README.md
  • docs/README.md
  • docs/marketing/recordings/README.md
  • .claude/settings.json
  • .devcontainer/devcontainer.json
  • config/deal-config.template.json

工作流文件

  • .claude/settings.json
  • .devcontainer/devcontainer.json
  • config/deal-config.template.json
  • config/report_schema.json
  • docs/marketing/sample-report-atlas/findings_merged.json

说明文件信号(README)

  • 31% of M&A failures trace back to due diligence shortcomings — Acquisition Stars, citing HBR, McKinsey, and KPMG research
  • DD timelines keep compressing — what used to be a six-week process becomes three weeks, with no reduction in scope — Spellbook
  • Corp dev teams screen 200-1,000+ companies/year but close only 1-10 — a 1-3% conversion rate, with DD costs sunk on every deal that doesn't close — CorpDev.AI
  • AI contract analysis reaches 95% accuracy with clause-aware prompting (up from 74% baseline) — Addleshaw Goddard RAG Report, 510 contracts tested
  • 86% of M&A organizations have integrated GenAI into deal workflows — Deloitte 2025 M&A Trends
  • Interactive HTML report — Go/No-Go verdict with executive narrative, progressive disclosure (decision → actions → domain details → full evidence), severity filtering
  • 技术栈信号:Anthropic/Claude
  • SHA256:a76c6fbaeafdb80e0574d8c27a84361703f560692bc008cf7261f0b743062dcc