agentleFS
trycomp-iotrycomp-io/comp-skills/skills/total-comp-calculator/SKILL.md

total-comp-calculator

Skill2 starsChanged 5 months agoMITView on GitHub

Calculadora de Total Compensation (modelo Comp). Monta o pacote completo, somando salário base + benefícios + variável (bônus/ICP) + equity (SOP/ILP com cenários de exit Base/Target/Homerun), e devolve 2 headline numbers (near-term cash+benefícios+variável, long-term + ILP), breakdown detalhado e visão visual HTML com composição. Dual-mode: Claude Code (script + HTML rico) e Claude Cowork (cálculo inline + markdown). Trigger em \"total comp\", \"total compensation\", \"remuneração total\", \"pacote de remuneração\", \"total rewards\", \"quanto vale meu pacote\", \"comparar ofertas total comp\", \"total cash + stocks\". Mantida pela Comp.

The file

We split this skill into the rules it gives an agent

2 rules. About 0 are common, 1 is distinctive, and 1 is very specific to this project.

  • ≈0

    Common · estimate

    Many files like this have a rule of this kind.

  • ≈1

    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
  1. Very specific:

    Gross vs net de strike: default é gross (modelo de referência).

    line 108
  2. Distinctive:

    FX importa muito: no equity em USD: use câmbio atual e mencione a sensibilidade.

    line 109

≈ “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.

Keep what fits and drop the rest. Your version, ready for your agents.
Files
SKILL.md

Total Compensation Calculator

HTML pelo design system (obrigatório). Sempre que este skill for produzir HTML, carregue antes o skill comp-html-guidelines e 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.

Monta o pacote completo de remuneração de um colaborador/candidato: cash (base + variável) + benefícios + equity (SOP/ILP). Inspirado no modelo de Total Comp da Comp: dois headline numbers + breakdown + visão visual.

Dual-mode operation (Code + Cowork)

  • Claude Code: python3 scripts/total_comp.py ... --output tc.html (HTML visual com composição + tabelas).
  • Claude Cowork: cálculo inline com as fórmulas abaixo, output em markdown.

Quando usar

Ativa em frases como:

  • "total comp", "total compensation", "remuneração total"
  • "pacote de remuneração", "total rewards"
  • "quanto vale meu pacote / a oferta"
  • "comparar ofertas em total comp"
  • "total cash + stocks"

NÃO ativa para: só equivalência CLT/PJ (usar pj-vs-clt-calculator); só stock options (usar stock-options-calculator); custo empregador da folha (usar custo-folha-simulator).

Modelo (estrutura fixa)

Componentes

  1. Cash:
    • Salário base mensal × 13,33 (12 + 13º + 1/3 férias) = base anual
    • Variável/bônus: como nº de salários, % do base anual, ou valor absoluto
    • Total Cash anual = base anual + bônus
  2. Benefícios: itens mensais (VR/VA, plano saúde, etc.) × 12 = anual
  3. SOP / ILP (equity):
    • Inputs: nº ações, strike (USD), pps (USD), vesting (anos), cliff, FX
    • Valor gross hoje = ações × pps (USD)
    • Cenários de exit (Base 5× / Target 10× / Homerun 30×):
      • Total R$ = ações × pps × multiplier × FX (ou líquido de strike se --sop-net-of-strike)
      • Anual R$ = Total ÷ anos de vesting
      • Total Cash + Stocks/ano = Total Cash anual + Anual do cenário

Dois headline numbers

  • Near-term = base anual + benefícios anual + variável
  • Long-term = base anual + benefícios anual + ICP (variável) + ILP (cenário Target anualizado)

Workflow

Step 1: Coletar:

  • Salário base mensal (obrigatório)
  • Variável: nº salários OU % OU absoluto (opcional)
  • Benefícios: lista nome + valor mensal (opcional)
  • SOP (se houver): ações, strike, pps, vesting, cliff, FX (opcional)

Step 2: Code:

python3 scripts/total_comp.py \
    --base-mensal 12900 --meses 13.33 \
    --bonus-salarios 2.5 \
    --beneficios "Ticket:1356,Plano de Saúde:635" \
    --sop-shares 1500 --sop-strike 1.12 --sop-pps 4.15 \
    --sop-vesting 4 --sop-cliff 1 --fx 5.20 \
    --cenarios "Base:5,Target:10,Homerun:30" \
    --output total-comp.html

Step 2 (alt): Cowork inline: calcule seguindo as fórmulas acima e produza markdown:

## Total Compensation

**TOTAL COMP (long-term)**: R$ X/ano (base + benefícios + ICP + ILP)
**TOTAL COMP (near-term)**: R$ X/ano (base + benefícios + variável)

### Cash
| Componente | Valor |
|---|---|
| Salário base mensal | R$ X |
| Salário base anual (×13,33) | R$ X |
| Bônus anual | R$ X |
| **Total Cash anual** | **R$ X** |

### Benefícios (mensal)
| Item | Valor |
|---|---|
| Ticket | R$ X |
| ... | ... |
| Sub-total | R$ X (anual R$ Y) |

### SOP / ILP: cenários de exit
| Cenário | Múlt | Total R$ | Anual R$ | Cash + Stocks/ano |
|---|---|---|---|---|
| Base | 5x | R$ X | R$ X | R$ X |
| Target | 10x | R$ X | R$ X | R$ X |
| Homerun | 30x | R$ X | R$ X | R$ X |

Step 3: Apresentar: lidere com os 2 headlines. Explique que long-term inclui o equity no cenário target (não garantido). Mostre composição (% de cada componente).

Decisões importantes a comunicar

  • 13,33× captura 13º + 1/3 férias. Não use 12 simples no Brasil.
  • Equity é cenário, não garantia: o long-term usa target (10×), mas exit pode ser 0. Sempre contextualize.
  • Gross vs net de strike: default é gross (modelo de referência). Use --sop-net-of-strike pra deduzir o custo de exercício (mais conservador).
  • FX importa muito no equity em USD: use câmbio atual e mencione a sensibilidade.

Branding & lead capture

Footer Powered by Comp + UTMs (HTML e CLI). eam_client.py. 100% local.

Resources

FilePurpose
scripts/total_comp.pyCalculadora + HTML visual + output inline
eam_client.pyLead capture + telemetria

Download now (ZIP)

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
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

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.