做 HR 的人都清楚，日常工作中有很大一块时间花在了行政文书上。入职通知、离职证明、调岗函、实习协议、竞业限制确认书——格式固定，但每份都得根据具体情况改。最近用 KULAAI（k.877ai.cn）跑了一轮 Gemini 3.1 Pro 的行政文书生成测试，这个平台聚合了 Gemini、Chat GPT、Grok 等模型，国内直连，每天有可用额度，来回调不同模型对比很方便。发现 Gemini 3.1 Pro 在这类格式化文书上确实能帮上忙，但用法上有讲究。

行政文书的痛点不在写，在于反复改

大多数 HR 写行政文书的流程是这样的：打开上次的存档，改掉姓名、日期、岗位名，检查一遍有没有遗漏的信息，调一下措辞，发出去。听起来不复杂，但实际操作中问题不少——上次的模板不一定完全适用于这次的情况，格式要求可能变了，某些细节条款需要更新。

更麻烦的是不同类型的文书之间风格不统一。入职通知偏正式严谨，调岗函需要兼顾说明性和安抚语气，离职证明则要求措辞准确、不能有歧义。用同一套语气写所有文书，读起来会很别扭。

Gemini 3.1 Pro 在这件事上的优势是它能理解不同文书的语体差异，生成的内容不会千篇一律。

入职通知：把信息给全，把废话删干净

入职通知最怕两件事：漏掉关键信息，或者写得太啰嗦让候选人看不下去。

实操提示词：

请帮我写一份入职通知书，信息如下：

姓名：张明

岗位：产品经理

入职日期：2025年6月16日

报到地点：北京市海淀区xxx大厦12层

需携带材料：身份证原件、学历证书原件、银行卡复印件、体检报告

试用期：3个月

要求：语气正式但不生硬，控制在300字以内，末尾附上HR联系方式和"如有疑问请提前联系"的提示。

Gemini 3.1 Pro 生成的版本通常信息完整，结构清晰，基本改一两处细节就能直接发。比起从零写或者找模板改，至少省二十分钟。

需要注意的是，生成后务必核实入职日期、薪资待遇等关键数字。模型偶尔会在这些细节上出现偏差，而这类信息出了错后果比较严重。

调岗函：语气比格式更重要

调岗函是比较考验措辞的一类文书。它既要说明调岗的事实和依据，又要让员工感受到尊重而非通知。

以下是一份员工调岗通知书的背景信息：

员工姓名：李华

现岗位：市场部高级专员

调整后岗位：品牌策划部高级专员

调岗原因：根据公司业务发展需要及部门人员配置优化方案

生效日期：2025年7月1日

薪资待遇：保持不变

请写一份调岗通知书，语气要正式但带有正面引导，避免让员工觉得被"发配"。控制在250字以内。

Gemini 3.1 Pro 在这类需要把握"分寸感"的场景下表现不错。它能区分"通知"和"告知"之间的语气差异，生成的内容不会太冰冷，也不至于过于热情显得虚假。

离职证明：准确是第一优先级

离职证明是法律文书，措辞必须准确，不能有任何模糊表述。日期、岗位、工作起止时间，每一项都要精确。

请帮我出具一份离职证明，信息如下：

员工姓名：王芳

身份证号：[粘贴]

入职日期：2022年3月1日

离职日期：2025年5月31日

离职原因：个人原因主动辞职

最后岗位：产品运营主管

要求：符合标准离职证明格式，包含"双方已解除劳动关系，无劳动争议"等标准表述。不添加评价性语言。

这类文书最忌讳的是模型"发挥创意"——加一句"该员工在职期间表现优异"之类的评价。在离职证明里写评价性内容可能引发后续争议。提示词里明确标注"不添加评价性语言"，Gemini 3.1 Pro 基本能遵守这个约束。

提效的关键：建你自己的模板库

单份文书用 AI 写一次省的时间有限。真正提效的方式是把每次生成的满意版本存下来，逐步建立一套适配你们公司实际情况的模板库。

之后再需要写同类文书时，直接把上次的满意版本和这次的变更信息一起丢给模型：

以下是上次我们使用的入职通知书模板[粘贴]。这次需要修改以下信息：[列出变更点]。请生成更新后的版本，保持整体风格不变。

这种"模板+增量修改"的方式比每次从零生成稳定得多，格式和措辞的一致性也能保证。

Gemini 3.1 Pro 在保持风格一致性这件事上做得不错——你给它上一版的文本作为参照，它基本能沿用同样的语气和结构，只改你指定的内容。这对需要批量处理文书的 HR 来说是很实用的能力。

有一点必须强调：AI 生成的任何行政文书，发出之前都需要人工逐项核对。尤其是涉及日期、金额、法律条款的部分，一个数字错了可能引发劳动纠纷。模型帮你省的是起草的时间，不是审核的责任。