POST /api/ehr/insights/workforce-capacity 按需求工时、可用工时、缺勤、加班与关键岗位空缺计算产能缺口和负荷风险,输出排班、备岗和招聘建议。该能力只服务团队产能规划,不用于自动化雇佣或人员淘汰决策。
AI 人岗匹配与结构化面试
新增 POST /api/ehr/ai/talent-match,按岗位必备技能、候选人技能、经验、证书和薪资区间生成匹配分、能力缺口与结构化面试建议。默认规则不调用外部模型;配置 DeepSeek/OpenAI 兼容模型后可增强面试问题,但系统明确排除性别、年龄等歧视性属性,最终录用必须由授权人员决策。
ZhuaTech EHR — 知华科技 EHR 社区源码版
企业级增强:薪酬变更治理
新增职级带宽、预算、合同、经理/人力/薪资审批、职责分离、税社保、敏感权限、幂等和追溯调薪治理,详见薪酬变更治理。
企业级增强:员工离职清算治理
新增普通/特权访问回收、资产、薪资、费用、知识交接和双重确认门禁,详见 离职清算治理。
企业级增强:员工主数据变更
新增员工身份、组织岗位、薪酬、工资账户、个税社保、生效周期、隐私最小化、下游影响、人事审批、职责分离和审计证据联合控制,详见员工主数据变更治理。
ZhuaTech EHR(知华 EHR)是由 知华科技(上海如静知华信息科技有限公司) 提供源码的电子人力资源管理系统。项目采用 Java、Spring Boot、Vue 3、移动 H5 和 MySQL 构建,覆盖员工档案、组织架构、考勤、请假、薪资与招聘等基础 EHR / HRM 能力,可用于个人学习 Java 人力资源系统、Vue EHR、员工管理和招聘管理系统的设计与实现。
员工留任风险预警
新增
POST /api/ehr/insights/retention-risk,依据敬业度、薪酬差距、月度加班、近 90 天缺勤、晋升等待和司龄生成留任风险分值。接口仅返回业务解释和关怀建议,不使用姓名等无关个人属性,便于人事团队进行访谈、负荷调整和职业发展跟进。功能特性
技术架构
后端统一使用
cn.zhuatech.ehr根包名,前后端通过 REST API 解耦。详细设计见 架构文档 和 API 文档。5 分钟启动
前置条件:Docker Desktop / Docker Engine 24+ 与 Docker Compose v2。以下方式仅供个人非商业学习环境使用;商业或生产部署前须取得书面授权。
浏览器访问:http://localhost:8088
demoDemo@2026hrDemo@2026adminZhuaTech@2026首次启动会创建示例部门、员工、考勤、请假、薪资、招聘职位和候选人数据,方便体验完整 EHR 流程。
停止服务:
删除数据库卷会永久清除数据,仅在明确需要重置演示数据时执行:
docker compose down -v。本地开发
后端需要 JDK 21、Maven 3.9 和 MySQL 8:
前端需要 Node.js 24 与 npm 11:
默认开发地址为 http://localhost:5173,Vite 会将
/api代理到 http://localhost:8080。环境变量说明见 .env.example。项目结构
路线图
欢迎按 贡献指南 提交 Issue 和 Pull Request。安全问题请不要公开披露,处理方式见 安全策略。
使用许可与商业授权
本项目版权归 上海如静知华信息科技有限公司 所有,并按照 ZhuaTech EHR 社区源码许可协议提供源码:
如果你需要商业授权、EHR 系统深度开发、人事流程定制、私有化部署、系统集成或技术支持,请访问 知华科技官网 联系上海如静知华信息科技有限公司。
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相关关键词
EHR 社区源码、Java EHR 学习项目、Spring Boot EHR、Vue EHR、H5 人力资源管理、员工管理系统、HRM 系统、电子人事系统、考勤管理、请假审批、薪资管理、招聘管理、EHR 商业授权、EHR 私有化部署。
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人力风险不再只看离职率
新增加的部门风险评估会综合编制缺口、加班率、缺勤率和关键技能断层,输出稳定、观察、高风险或紧急等级,并生成对应的人才补位动作。接口仅对 HR 与管理员角色开放:
POST /api/workforce/risk-assessment。示例场景和权限边界均由 MockMvc 集成测试验证,可直接作为人才驾驶舱的数据服务使用。
部门人力产能规划
POST /api/ehr/insights/workforce-capacity按需求工时、可用工时、缺勤、加班与关键岗位空缺计算产能缺口和负荷风险,输出排班、备岗和招聘建议。该能力只服务团队产能规划,不用于自动化雇佣或人员淘汰决策。AI 人岗匹配与结构化面试
新增
POST /api/ehr/ai/talent-match,按岗位必备技能、候选人技能、经验、证书和薪资区间生成匹配分、能力缺口与结构化面试建议。默认规则不调用外部模型;配置 DeepSeek/OpenAI 兼容模型后可增强面试问题,但系统明确排除性别、年龄等歧视性属性,最终录用必须由授权人员决策。检索关键词:AI EHR、AI HR、智能招聘系统、人岗匹配、简历技能匹配、结构化面试、DeepSeek 人力资源、知华科技 EHR。