績效評估產生器，員工願意細讀的評估文件
丟進 OKR 完成度、同事回饋、日常觀察，績效評估產生器按維度結構化整理，配優勢、機會、下階段目標。
三步做一份績效評估
從原始資料到談話文件。
填寫或上傳評估素材
貼上評估資料或拖入檔案。AI Agent 會先了解你的背景、風格與目標，再開始產生績效評估。
確認大綱並選擇風格
AI 會在動筆前展示完整的逐頁大綱。確認大綱、選好風格，即可實時看到每一頁產生。
調整任意頁面，隨後下載或匯出
點選任意頁面的編輯單獨修改。滿意後即可複製分享連結、下載 HTML，或匯出可列印的 PDF。
他們都用 performance review generator 做了什麼
看看你的場景在不在其中。
經理 1v1 談話支撐
季度或年度評估時,經理提前準備一份給每位下屬的評估報告,1v1 開始就給員工讀,然後對照討論。比口頭說效率高,也更專業。
面向銷售與市場團隊
HR 整批歸檔
HR 每季度收集各部門經理提交的評估,彙編成部門檔案。Performance review generator 保證各經理輸出格式統一,HR 整理和對比更方便。
面向人力與培訓團隊
團隊負責人準備晉升評估
晉升評估比普通績效要求更嚴,需要能力矩陣對標、具體案例、前瞻判斷。負責人用這個工具快速出一版晉升評估文件給 HR 和評審委員會。
面向教師與課程作者
用 performance review generator 你能做到這些
六個讓績效談話不尷尬的能力。
OKR 資料直接對上
把 OKR 系統匯出或 Notion 裡的完成度截圖丟進來,AI 會把數字和評估維度匹配,給出客觀基礎。
先問評估用途
季度調整、晉升評估、還是年度加薪?目的不同,側重維度差很遠,AI 先對齊。
按維度結構化
崗位能力、協作貢獻、目標達成、成長表現——四個維度一個不漏,每維度一段具體觀察 + 一段量化證據。
用詞平衡不走極端
不是"完美無缺"或"嚴重不足"這種套話,AI 用具體事實 + 客觀判斷("在 X 場景穩定超預期")。
下階段目標建議
基於本期表現自動給出下一期 2-3 條具體目標,可直接作為新週期 OKR 起點,不用 1v1 時再想。
PDF + 歸檔版本
給員工的 PDF 是正式檔案,HR 歸檔版本保留評估痕跡,勞動合規和晉升記錄都用得上。
Performance review generator 和 Lattice、15Five 有什麼分工
Lattice、15Five 是績效管理系統(走完整流程),bookletai 專做評估文件這一步——把系統裡的資料和經理的主觀觀察,輸出成員工願意細讀、可反覆回看的"評估報告"。
系統匯出 → 可讀文件
Lattice、15Five 裡的評分和回饋是原始資料,直接給員工看難以理解。bookletai 把資料整合成一份連貫的評估報告,員工一頁一頁能讀下去。
經理觀察有結構地呈現
你提供日常觀察(郵件片段、專案記錄、1v1 筆記),AI 按能力維度結構化,避免"只記得最近"或"只記得負面"的認知偏差。
談話工具,不是獨白
這份文件是 1v1 時的共同文字:員工先讀一遍,兩人對著文件討論,比經理單方面講效率高得多,也避免誤解。
Your time is worth
a subscription.
Spend your hours on the idea — we'll handle the design.
關於 performance review generator 你可能想了解的
常見問題解答。
1
performance review generator 免費嗎?
是的,無需註冊就能開始。每產生一份新評估用 1 點數,後續改措辭、調重點、換版式都免費。
2
和 Lattice、15Five 的分工?
Lattice、15Five 是完整績效管理系統(走流程、收回饋、出分數),bookletai 專做輸出文件這一步——把系統裡的資料和經理觀察,整合成員工願意讀的評估報告。兩者互補。
3
評估能多客觀?
AI 只用你提供的事實,不會編造資料。判斷傾向("超預期"/"符合預期"/"待提升")需要你設定維度標準,AI 才能匹配。
4
會洩露員工隱私嗎?
評估內容在你的賬戶下產生和儲存,不會公開。分享連結預設需密碼訪問。列印版 PDF 建議當面交接,不要郵件群發。
5
可以評估同事(360 回饋)嗎?
可以。在素材裡附上同事回饋(匿名或具名),AI 會整合進"協作貢獻"維度。建議至少收集 3-5 位同事的回饋,保證多元視角。
6
有評估範本可選嗎?
40+ 績效評估範本(軟體工程師、產品經理、銷售、客服等崗位)。選定後 AI 按該崗位核心能力維度產生。也可自定義維度。
7
判斷用詞能調風格嗎?
可以。Quick Edit 可在"直接"、"溫和"、"建設性"等風格間切換。同一份事實,三種措辭,挑合適的文化。
8
下階段目標怎麼產生?
AI 基於本期表現自動給出 2-3 條具體目標,參考 SMART 原則。你可根據實際情況調整或替換。
9
能和績效系統整合嗎?
目前不提供直接 API 整合。建議把系統匯出的 CSV/Excel 貼上到 AI,或把評估結果複製回系統。未來將支援 Lattice 匯入匯出。
10
一份評估多少頁合適?
推薦 2-4 頁。太短不夠客觀,太長員工讀不完。晉升評估可放寬到 5-6 頁。AI 會按評估用途建議頁數。