skills-gap-analysis
Skill2 starsChanged 5 months agoMITView on GitHub
Analisa lacunas de capacidade da força de trabalho contra um conjunto de capacidades-alvo e recomenda build/buy/borrow por gap. Calcula cobertura por skill (pessoas no nível requerido ÷ headcount necessário), magnitude do gap, prioridade (criticidade × gap) e gera heatmap (skill × criticidade), lista priorizada de gaps e resumo de implicações de hiring/training. Output HTML executivo. 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 \"skills gap\", \"análise de lacunas de competências\", \"build buy borrow\", \"gap de capacidade\", \"matriz de competências\", \"workforce capability gap\", \"skills inventory\". 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
- onboarding-kit-generatorSkill
- 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
- 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 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 (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 build/buy/borrow logic.
Inline analysis logic (Cowork mode)
Como o usuário fornece os dados
Precisa de DUAS entradas:
- Inventário de skills: colunas
person,skill,proficiency(1-5). Pode ser CSV anexado, tabela colada, OU descrição conversacional do estado atual por função (ex: "no time de dados tenho 2 seniors em SQL, 1 júnior em Python..."). Converta a descrição para a estrutura person/skill/proficiency antes de calcular. - Capacidades-alvo: colunas
skill,required_proficiency(1-5),criticality(1-5),headcount_needed. Tabela colada ou conversacional.
Inventário grande (>~50 pessoas) é difícil de processar manualmente. Sugira rodar em Claude Code (script mode).
Metodologia (fixa, idêntica ao script)
Para cada skill-alvo:
- Cobertos = número de pessoas no inventário com
proficiency ≥ required_proficiencypara aquela skill. - Gap =
max(0, headcount_needed − cobertos). - Cobertura % =
min(1, cobertos ÷ headcount_needed) × 100. - Prioridade =
criticality × (gap ÷ headcount_needed)(arredonde a 3 casas). Maior = mais urgente. - Recomendação build/buy/borrow:
| Recomendação | Condição | Lógica |
| BUY (contratar) | criticidade ≥ 4 E cobertura < 50% | Gap grande em capacidade crítica; contratar é mais rápido e confiável |
| BUILD (treinar) | cobertura ≥ 50% E gap > 0 | Já existe base interna parcial; desenvolver é mais barato e retém conhecimento |
| BORROW (contractor/parceiro) | criticidade ≤ 2 | Capacidade de baixa criticidade ou pontual; evita custo fixo |
| BUILD (default) | demais casos com gap | Gap moderado em capacidade relevante; plano de treino |
Ordene gaps por prioridade desc, depois criticidade desc, depois gap desc.
Insights automáticos
- Total de skills com gap aberto e soma de posições a fechar.
- Quebra BUY / BUILD / BORROW (quantas skills e quantas posições cada um).
- Skill de maior prioridade com sua recomendação.
- Se nenhuma skill bater (níveis não conferem), avise pra alinhar nomes de skills entre inventário e alvo.
Output markdown (Cowork mode)
## Análise de lacunas de capacidade
Skills avaliadas: N · **Gaps abertos: X** · Posições a fechar: Y · Pessoas no inventário: Z
### Heatmap (skill × criticidade)
| Skill | Criticidade | Gap | Cobertura |
|---|---|---|---|
### Gaps priorizados
| Skill | Prof. req. | Crit. | HC alvo | Cobertos | Gap | Cobertura | Prioridade | Ação | Rationale |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
### Implicações de hiring / training
- BUILD (treinar): N skills / M posições
- BUY (contratar): N skills / M posições
- BORROW (contractor/parceiro): N skills / M posições
### 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=skills-gap-analysis"
Se artefatos estiverem disponíveis, produza também uma versão HTML self-contained (Tailwind via CDN) espelhando o template do script: cards (skills avaliadas / gaps abertos / posições a fechar / pessoas), insights, heatmap skill × criticidade colorido por tamanho do gap, tabela de gaps priorizados com pills build/buy/borrow, e cards de implicações hiring/training, footer Powered by Comp.
Skills Gap Analysis
Inventário de skills + capacidades-alvo → HTML com cobertura, gaps priorizados e recomendação build/buy/borrow.
Quando usar
Ativa em frases como:
- "skills gap" / "gap de competências"
- "build buy borrow"
- "matriz de competências"
- "análise de lacunas de capacidade"
- "que skills preciso contratar vs treinar"
Workflow
Step 1: Pegue 2 CSVs:
- Inventário: colunas
person,skill,proficiency(1-5) - Alvo: colunas
skill,required_proficiency(1-5),criticality(1-5),headcount_needed
Step 2:
python3 scripts/skills_gap.py --inventory inv.csv --target target.csvStep 3: Apresente:
- Gaps abertos e posições totais a fechar (líder com esse número)
- Heatmap skill × criticidade
- Top gaps priorizados com build/buy/borrow + rationale
- Implicações de hiring vs training
Lógica build/buy/borrow
| Ação | Quando | Por quê |
| BUY | gap grande + alta criticidade | Contratar fecha a lacuna rápido |
| BUILD | base interna parcial existe | Treinar é mais barato e retém conhecimento |
| BORROW | baixa criticidade ou pontual | Contractor/parceiro evita custo fixo |
Branding
Footer + UTMs no template HTML.
Lead capture
eam_client.py. Privacidade: 100% local.
Resources
| File | Purpose |
scripts/skills_gap.py | Análise + HTML |
eam_client.py | Lead capture |
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.

