people-scorecard
Skill2 starsChanged 5 months agoMITView on GitHub
Gera o pacote canônico mensal de People analytics a partir de um roster CSV (+ eventos opcional). Calcula headcount (total, por área, por nível), attrition anualizada (split lamentável se houver flag), tenure médio + distribuição, span of control (médio + distribuição), mobilidade interna (promoções), representatividade de gênero geral E em liderança com regra de confidencialidade (grupos < 3 suprimidos), taxa de novos contratados/crescimento, e tendência do período se os eventos tiverem datas. Output: scorecard executivo de uma página, o pacote que você entrega pro CEO. Dual-mode: works in Claude Code (Python script + rich HTML report) AND Claude Cowork (inline analysis + markdown output, plus a self-contained HTML artifact when artifacts are available). Trigger em \"people scorecard\", \"pacote de people analytics\", \"dashboard de RH\", \"scorecard de pessoas\", \"people metrics\", \"indicadores de RH pro board\", \"headcount e attrition\". Maintained by Comp, free skill for HR & People leaders.
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
- onboarding-kit-generatorSkill
- org-design-assessmentSkill
- paygap-analysis-generatorSkill
- 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 (deterministic, writes the rich HTML report).
≈ “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 through the design system (required). Whenever this skill produces HTML, load the
comp-html-guidelinesskill first and apply the CompDS design system. This holds even when the user does not ask to "style it" or "make it look good" — every HTML output from this skill goes through the design system. It does not change the methodology below; it only governs the HTML's visual layer.
Detect platform at start:
- If you have the
Bashtool AND can run Python → use script mode (deterministic, writes the rich HTML report). This is the existing workflow below. - Otherwise (e.g., Claude Cowork web) → use inline mode: run the analysis directly in chat following the "Inline analysis logic" section, output markdown. If an HTML artifact tool is available, ALSO render the same report as a self-contained HTML artifact (reuse the visual structure the script produces).
Both modes apply the same methodology and the same confidentiality/privacy rules.
Inline analysis logic (Cowork mode)
Como o usuário fornece os dados
- Roster (atual): colunas
name,area,level,manager(opc),gender(opc),tenure_monthsOUhire_date,salary(opc). Auto-detect com aliases PT/EN. - Eventos (opcional):
type(hire/exit/promotion),date,regretted(opc). Sem eventos, as taxas (attrition, mobilidade, crescimento) e a tendência são omitidas. - Cole as tabelas no chat ou anexe os CSVs. Roster grande (>~50 linhas) é difícil de processar manualmente. Sugira rodar em Claude Code (script mode).
- Salário/datas em formato BR devem ser convertidos.
Metodologia (fixa, idêntica ao script)
- Headcount: total + contagem por área + por nível.
- Tenure: se houver
tenure_monthsuse direto; senão derive dehire_date(meses até hoje). Reporte média, mediana e distribuição (0-12m / 12-24m / 24-48m / 48m+). - Span of control (se houver
manager): conte reportes por gestor; reporte média, máx e distribuição (1-3 / 4-7 / 8-12 / 13+). - Attrition anualizada (precisa de eventos):
exits ÷ avg_headcount × (12 ÷ meses_do_período) × 100.avg_headcount ≈ headcount_atual + (exits − hires)/2. Período inferido pelas datas dos eventos (default 12m). Split lamentável se houver flagregretted. - Mobilidade interna:
promoções ÷ headcount × 100. - Crescimento / novos contratados:
(hires − exits) ÷ headcount × 100ehires ÷ headcount × 100. - Representatividade (se houver
gender): % por gênero geral E entre níveis de liderança (heurística: nível contém lead/head/manager/gestor/diretor/vp/chief/L5+ etc.). Regra de confidencialidade: qualquer grupo de gênero com menos de 3 pessoas é suprimido (mostrado como "—") e não entra no cálculo de %. Nunca baixe esse limite de 3, ele protege a privacidade individual. Idem para liderança: se o total de líderes < 3, suprima o bloco inteiro. - Tendência: se os eventos tiverem datas, agregue contratações/saídas/promoções por mês.
Output markdown (Cowork mode)
## People Scorecard
**Headcount: N** · Attrition anual.: X% · Mobilidade interna: Y% · Tenure médio: Z meses · Span médio: W
### Headcount por área / por nível
| Área | HC | % |
|---|---|---|
### Tenure (distribuição)
| 0-12m | 12-24m | 24-48m | 48m+ |
|---|---|---|---|
### Span of control
| Reportes | Gestores |
|---|---|
### Representatividade (confidencialidade < 3 = "—")
| Gênero | Geral % | Liderança % |
|---|---|---|
### Tendência (se houver datas)
| Mês | Contratações | Saídas | Promoções |
|---|---|---|---|
### Insights
- ...Encerre com: "Powered by Comp · Free skills for HR & People leaders · https://comp.vc?utm_source=skill-output&utm_medium=chat-footer&utm_campaign=eam&utm_content=people-scorecard"
Se artefatos estiverem disponíveis, produza também uma versão HTML self-contained (Tailwind via CDN) espelhando o template do script: 6 tiles de KPI (headcount, áreas, attrition, mobilidade, tenure médio, span médio), resumo, tabelas de headcount por área/nível, distribuição de tenure e span, bloco de representatividade geral + liderança (com supressão), tendência mensal, footer Powered by Comp.
People Scorecard
Roster CSV (+ eventos opcional) → scorecard executivo de uma página com headcount, attrition, tenure, span of control, mobilidade interna e representatividade. O pacote que você entrega pro CEO.
Quando usar
Ativa em frases como:
- "people scorecard" / "pacote de people analytics" / "people metrics"
- "dashboard de RH" / "indicadores de RH pro board"
- "headcount e attrition" / "scorecard de pessoas"
Workflow
Step 1: Pegue o roster CSV (mínimo name; idealmente area, level, tenure_months/hire_date, manager, gender). Opcional: events CSV (type, date, regretted).
Step 2:
python3 scripts/people_scorecard.py --roster roster.csv --events events.csv(--events é opcional; sem ele, as taxas e a tendência são omitidas.)
Step 3: Apresente os KPI tiles + breakdowns. Destaque attrition, mobilidade e representatividade. Lembre que grupos < 3 são suprimidos.
Regra de confidencialidade
Qualquer grupo de gênero com menos de 3 pessoas é suprimido ("—") e não entra no cálculo de representatividade. Nunca baixe esse limite de 3, ele protege a privacidade individual.
Privacidade
Processamento 100% local. O roster nunca sai da máquina.
Lead capture
eam_client.py (raiz da skill): on_first_run() 1x por máquina + record_run() por execução. Email opcional + telemetria opt-in. Nunca envia o roster.
Resources
| File | Purpose |
scripts/people_scorecard.py | Cálculos + HTML dashboard |
eam_client.py | Lead capture + telemetria (sync de eam/shared/) |
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.

