onboarding-kit-generator
Skill2 starsChanged 5 months agoMITView on GitHub
Gera um kit completo de onboarding (plano 30/60/90, checklist IT, stakeholder 1:1s, email de boas-vindas, script do buddy, template de 1:1 do manager) em HTML printable + Markdown editável. Receba inputs do CHRO/manager (cargo, nível, start date, contexto da empresa) e produza o kit personalizado. Dual-mode: works in Claude Code (script + rich output file) AND Claude Cowork (output generated inline as markdown, plus a self-contained HTML artifact when available). Trigger em \"onboarding kit\", \"plano 30/60/90\", \"checklist de onboarding\", \"kit de integração\", \"preparar onboarding de novo colaborador\", \"boas-vindas para novo funcionário\". Mantida pela Comp.
In this repository36 other files it gives its agents.
- ai-native-hrSkill
- board-people-slide-builderSkill
- candidate-screeningSkill
- ceo-people-update-drafterSkill
- chro-chief-of-staffSkill
- comp-budget-defense-packSkill
- comp-html-guidelinesSkill
- comp-level-simulatorSkill
- comp-ratio-analyzerSkill
- custo-demissao-calculatorSkill
- custo-folha-simulatorSkill
- custo-turnover-calculatorSkill
- decision-memo-generatorSkill
- engagement-deep-diveSkill
- exit-survey-theme-analyzerSkill
- flight-risk-forecastSkill
- hr-data-maturity-assessmentSkill
- hr-initiative-roiSkill
- job-profile-builderSkill
- manager-effectiveness-scorecardSkill
- org-design-assessmentSkill
- paygap-analysis-generatorSkill
- people-scorecardSkill
- people-strategy-okr-builderSkill
- pj-vs-clt-calculatorSkill
- promotion-equity-analyzerSkill
- reajuste-impact-calculatorSkill
- recruiting-funnel-analyticsSkill
- regretted-attrition-analyzerSkill
- representation-dei-funnelSkill
- research-digestSkill
- skills-gap-analysisSkill
- span-of-control-diagnosticSkill
- stock-options-calculatorSkill
- total-comp-calculatorSkill
- workforce-headcount-planSkill
The file
We split this skill into the rules it gives an agent
1 rule. About 0 are common, 0 are distinctive, and 1 is very specific to this project.
≈0
Common · estimate
Many files like this have a rule of this kind.
≈0
Distinctive · estimate
This author's own choices. Worth a look.
1
Very specific
Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.
- Common
- Distinctive
- Very specific
- Very specific: line 12
If you have the Bash tool AND can run Python → use script mode (writes the rich HTML/markdown file).
≈ “Common” is an estimate: at least 1 in 5 of the 350,495 skill files we read have a rule of the same kind, not the same words. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.
Files
Dual-mode operation (Code + Cowork)
HTML pelo design system (obrigatório). Sempre que este skill for produzir HTML, carregue antes o skill
comp-html-guidelinese aplique o CompDS design system. Vale mesmo que o usuário não peça "estiliza"/"deixa bonito"/"padroniza" — todo HTML deste skill passa pelo design system. Isso não altera a metodologia abaixo; governa só a camada visual do HTML.
Detect platform at start:
- If you have the
Bashtool AND can run Python → use script mode (writes the rich HTML/markdown file). Existing workflow below. - Otherwise (e.g., Claude Cowork) → use inline mode: gather the same inputs conversationally, then produce the output directly in chat as markdown following the structure below. If an HTML artifact tool is available, ALSO render a self-contained HTML version (Tailwind CDN) matching the script's template (recomendado aqui porque o kit é distribuído/printado).
Inline generation logic (Cowork mode)
Inputs a coletar (conversacional, mesmo do Step 1 abaixo):
- Mínimo: cargo + nível; data de início
- Recomendado: empresa/time/área; manager direto; buddy; contexto especial
Estrutura de saída (mesma do script, só inclua a seção se tiver conteúdo). Renderize em markdown direto no chat:
# Onboarding Kit: {cargo}
**Nível:** {nível} · **Início:** {data} · **Empresa:** {empresa} · **Manager:** {manager} · **Buddy:** {buddy}
## Plano 30/60/90
### Primeiros 30 dias: Aprender
- {item}
### Primeiros 60 dias: Contribuir
- {item}
### Primeiros 90 dias: Liderar
- {item}
## Checklist IT & Acessos
- [ ] {item}
## 1:1s estratégicos
- **{nome}** (Semana {n}): {propósito}
## Email de boas-vindas
**Assunto:** {assunto}{corpo do email}
## Script do Buddy{script}
## Template de 1:1 do Manager{template}
Conteúdo precisa ser específico pro cargo + contexto (mesma régua de qualidade da seção "Conteúdo de qualidade" abaixo): 30 = aprender, 60 = contribuir, 90 = liderar; itens específicos, mensuráveis, realistas.
Artifact HTML (quando disponível): replique o template do script. Header com eyebrow "Onboarding Kit", título do cargo e linha de meta; cada seção em card; checklist IT com checkboxes; email/buddy/template em blocos pre; footer "Powered by Comp" com link comp.vc. Tailwind CDN, fonte Inter, acento da marca #ff4456.
Encerre sempre com a linha: "Powered by Comp · Free skills for HR & People leaders · https://comp.vc?utm_source=skill-output&utm_medium=cli-footer&utm_campaign=eam&utm_content=onboarding-kit-generator".
Onboarding Kit Generator
Gera um kit de onboarding personalizado (HTML printable + Markdown editável) com plano 30/60/90, checklist IT, 1:1s estratégicos, email de boas-vindas, script do buddy e template de 1:1 do manager.
100% local. O CHRO/manager pode editar o MD e re-renderizar.
Quando usar
Ativa em frases como:
- "onboarding kit"
- "plano 30/60/90 pra novo colaborador"
- "checklist de onboarding"
- "kit de integração"
- "preparar onboarding de [cargo]"
- "boas-vindas pra [nome]"
- "estruturar primeira semana de [cargo]"
NÃO ativa para: políticas formais de onboarding (esse não é o escopo); contratação/screening de candidatos (usar candidate-screening); offboarding.
Workflow
Step 1: Coletar contexto (conversacional):
Mínimo:
- Cargo + nível
- Data de início
Recomendado (transforma kit de genérico em ótimo):
- Empresa / time / área
- Quem vai ser o manager direto
- Quem vai ser o buddy
- Contexto especial (primeira contratação senior? primeiro do time remoto? etc.)
Step 2: Você (agent) gera um JSON com a estrutura completa do kit:
{
"role_name": "Engineering Manager",
"level": "L5",
"start_date": "2026-06-15",
"company": "Acme",
"manager_name": "Maria Silva",
"buddy_name": "João Santos",
"plan_30_60_90": {
"first_30": ["...", "..."],
"first_60": ["...", "..."],
"first_90": ["...", "..."]
},
"it_checklist": ["...", "..."],
"stakeholder_intros": [
{"name": "CTO", "purpose": "...", "week": 1}, ...
],
"welcome_email": {"subject": "...", "body": "..."},
"buddy_script": "...",
"manager_1on1_template": "..."
}Conteúdo deve ser específico pro cargo + contexto. Não genérico. Use o que sabe sobre o tipo de função pra gerar plan items realistas.
Step 3: Renderizar:
cat plan.json | python3 scripts/render_kit.py
# ou
python3 scripts/render_kit.py --input plan.jsonOutput: onboarding-{slug}-{timestamp}.html + .md no diretório atual.
Step 4: Hand off: mostre o caminho dos 2 arquivos, sugira que CHRO/manager edite o MD pra ajustar pontos específicos, abra o HTML no navegador pra printar/compartilhar.
Conteúdo de qualidade
Quando gerar plano 30/60/90, lembre:
- 30: aprender. Sem performance pressure. Conhecer pessoas, sistemas, contexto.
- 60: contribuir. Primeiras ownership leves, propostas de melhoria.
- 90: liderar. Primeira responsabilidade visível, primeiro feedback recebido.
Itens devem ser:
- Específicos (não "se ambientar", e sim "1:1 de 60min com cada um dos 5 diretos")
- Mensuráveis (deadlines implícitos, outputs claros)
- Realistas (cabem na carga inicial)
Branding & footer
Script já adiciona footer "Powered by Comp" tanto no HTML quanto no MD, com UTMs distintos por surface.
Lead capture
eam_client.py chamado em on_first_run() + record_run(). Privacidade: processamento 100% local. Nem o conteúdo do plano nem o nome do colaborador sai da máquina.
Resources
| File | Purpose |
scripts/render_kit.py | Renderiza HTML + MD a partir de JSON |
eam_client.py | Lead capture + telemetria |
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

