people-scorecard

name: people-scorecard description: "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."

Dual-mode operation (Code + Cowork)

HTML through the design system (required). Whenever this skill produces HTML, load the comp-html-guidelines skill 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 Bash tool 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_months OU hire_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)

1. Headcount: total + contagem por área + por nível.
2. Tenure: se houver tenure_months use direto; senão derive de hire_date (meses até hoje). Reporte média, mediana e distribuição (0-12m / 12-24m / 24-48m / 48m+).
3. Span of control (se houver manager): conte reportes por gestor; reporte média, máx e distribuição (1-3 / 4-7 / 8-12 / 13+).
4. 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 flag regretted.
5. Mobilidade interna: promoções ÷ headcount × 100.
6. Crescimento / novos contratados: (hires − exits) ÷ headcount × 100 e hires ÷ headcount × 100.
7. 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.
8. 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