01 Hướng dẫn sử dụng Gói Đánh Giá Nhóm (Team Diagnosis Package)¶

Ghi chú: đây là nhánh nội bộ để phân tích sâu và thử nghiệm engine. Nó không phải flow frontline mặc định cho Team Snapshot 30'. Frontline flow phải bám bộ tài liệu 00-15 ở thư mục cha trước.

Gói đánh giá này được thiết kế dựa trên sự tích hợp của 4 mô hình học thuật hàng đầu: 1. IMOI (Input - Mediator - Output - Input vòng lặp) 2. JD-R (Job Demands-Resources) 3. Psychological Safety (Amy Edmondson) 4. Intragroup Conflict (Karen Jehn)

1. Quy trình chạy (Workflow)¶

Khởi tạo bản chạy mới: Copy thư mục runs/_template_run/ và đổi tên thành thư mục đại diện cho lần chạy (ví dụ runs/2026-03-03_TechTeamNova/).
Nhập dữ liệu Leader: Điền các câu trả lời của Leader vào file 01_answers_leader.yaml bên trong thư mục chạy vừa tạo.
Chạy Engine: AI (Antigravity hoặc hệ thống tự động khác) sẽ đọc toàn bộ thư mục, kết hợp cấu hình tại vùng config/ và cấu trúc điểm ở engine/ để tự động tính toán.
Nhận kết quả: AI xuất ra 2 file:
02_scores_output.yaml: Raw data điểm số.
03_report.md: Báo cáo chẩn đoán dạng văn bản chi tiết dành cho con người.

2. Input / Output¶

Input: Câu trả lời của Leader (format YAML/JSON), chia theo Triage (Lọc), Core (Lõi), và Module đặc thù.
Output: Điểm số các cấu phần (TEI Index, JD-R Ratio), các cảnh báo đỏ (Red Flags), Phân tích gốc rễ (Root Causes) và Gợi ý hành động (Action Library).

3. Cấu trúc thư mục¶

docs/: Tài liệu lý thuyết, phương pháp luận tích hợp, và Kiến trúc tạo Báo Cáo Tự Động (Auto-Report Architecture).
config/: Các file cấu hình biến thiên (trọng số, ngưỡng, quy tắc).
questionnaires/: Ngân hàng câu hỏi phân thành Triage, Core, Module.
engine/: Bộ xử lý điểm, chẩn đoán mẫu chức năng, quy tắc cờ đỏ và gợi ý hành động.
runs/: Nơi lưu trữ các lần chạy phân tích. Dữ liệu thô và Báo cáo chẩn đoán LLM (03_report.md) sau tính toán nằm ở đây.