salary-benchmarking
Faz seu agente comparar salários com o mercado. Ajuda a definir valores justos para diferentes cargos em uma empresa.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a entender quanto pagar por diferentes cargos em sua empresa, comparando com o mercado e com os salários internos. Ela pode gerar relatórios em formatos como CSV, SQL ou JSON.
Quando usar
- ✓Quando você quer saber se os salários da sua empresa estão justos comparados ao mercado.
- ✓Ao planejar novas faixas salariais para cargos.
- ✓Para pesquisar salários de mercado para uma função específica.
Exemplo do que pedir para a IA
“Quero comparar os salários de Gerente de Projetos no Brasil com o mercado.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
Você informa os cargos, a localização e os dados de salários atuais. A ferramenta então compara esses dados com informações de mercado e salários internos para mostrar onde estão as diferenças.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill salary-benchmarkingOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/salary-benchmarking/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Benchmarking Salarial
O que é: Inteligência de mercado.
Visão Geral
Determina a configuração mínima útil de Benchmarking Salarial para o negócio em questão e a constrói apenas quando solicitada. O resultado padrão é uma recomendação curta, não uma planilha. Artefatos - CSV, SQL DDL, JSON Schema, mapeamento Notion - são produzidos sob demanda, a partir de uma única lista de campos para que não se tornem inconsistentes.
Camada: Camada 2: Aquisição. Adequado para: Estágio de Escala. Código da tabela: n/a.
Quando Usar Esta Habilidade
- benchmark salarial
- benchmarking de remuneração
- pesquisa de pagamento de mercado
- planejador de faixas salariais
Use também quando o usuário disser "inteligência de mercado" ou descrever o mesmo processo acontecendo em uma planilha, um documento ou por e-mail.
Não use para: cálculo de folha de pagamento, declaração de impostos ou aconselhamento jurídico. Esta habilidade produz apenas modelos vazios - ela nunca armazena ou processa dados reais de funcionários ou clientes.
Como Funciona
Siga o contrato de execução compartilhado. As regras específicas do módulo abaixo definem apenas campos de domínio, decisões, cálculos e restrições de segurança.
Etapa 1 - Identificar a intenção
Leia a solicitação e escolha a intenção antes de perguntar qualquer coisa.
- "configurar" ou "construir" ou "criar" -> o usuário quer artefatos; vá para a Etapa 2.
- "nosso processo é..." ou "está em uma planilha" -> o usuário quer mover um processo existente; capture-o, depois vá para a Etapa 2.
- "isso está certo?" ou "revisar" ou "auditar" -> o usuário quer uma verificação, não uma construção; responda com base no que ele compartilha.
- "como eu faço..." -> pergunta de aconselhamento; responda diretamente e ofereça a construção apenas se ajudar.
Pergunte apenas se este é o fato ausente de maior valor; caso contrário, prossiga sem uma introdução:
P: Quais cargos precisam de benchmarking?
Etapa 2 - Pergunte apenas o que está faltando
Pule tudo o que o usuário já respondeu em qualquer mensagem anterior. Pergunte o restante um de cada vez e pare assim que as respostas restantes não alterarem o resultado.
- Cargos - Quais cargos? / Quantas grades? / Todos os cargos ou alguns?
- Mercado - Qual mercado ou cidade? / Moeda? / Benchmark do setor?
- Faixas - Você tem faixas agora? / Fixas ou negociáveis? / Quem aprova?
- Processo atual - De onde vêm os dados de pagamento? / Última revisão quando? / Lacunas?
- Resultado - O que você precisa? / Faixas de mercado, faixas internas ou uma comparação?
Nunca invente uma resposta. Se o usuário não souber, registre como desconhecido e continue.
Etapa 3 - Mantenha o contexto interno
Mantenha as respostas nesta forma. Ela permanece interna - não é mostrada ao usuário a menos que ele pergunte, e nunca carrega um valor que o usuário não forneceu.
module: salary-benchmarking
intent: null # setup | advice | review | fix | build | convert | export
scale: null # Starter | Growth | Scale, only if the answer changes it
areas:
"Roles": null
"Market": null
"Bands": null
"Current process": null
"Outcome": null
requested_outputs: [] # csv | sql | json | notion | xlsx - requested formats only
confirmed_facts: [] # only what the user actually said
open_questions: [] # the unanswered ones, in the order worth asking
Etapa 4 - Recomende o menor fluxo de trabalho
Se um artefato foi solicitado, construa-o após resolver os fatos essenciais ausentes. Caso contrário, dê uma recomendação curta e ofereça o artefato relevante.
Abordagem recomendada: Faça o benchmarking dos cargos mais difíceis de preencher primeiro e armazene a faixa de mercado ao lado da faixa interna para que a lacuna fique visível.
Por que esta: Fazer o benchmarking de tudo de uma vez nunca termina. Três cargos difíceis de preencher dizem mais do que cinquenta que já estão sendo pagos corretamente.
Fluxo de trabalho: Lista de cargos → Dados de mercado → Faixa interna → Análise de lacunas → Decisão de faixa
Etapa 5 - Construa apenas sob solicitação
Uma vez que o usuário peça, derive os campos do contexto confirmado e emita os artefatos solicitados. Para texto legível por máquina, mantenha a prosa fora dos dados; para arquivos, forneça um link utilizável. Relate falhas de validação de material ou limitações separadamente.
Uma saída Notion selecionada é renderizada por notion-manual-import, portanto, direcione essa etapa para lá. Quando o usuário selecionar Notion, passe essa etapa para @notion-manual-import: ele contém o CSV, o mapeamento de propriedades, as etapas de importação e a lista de verificação de validação, e renderiza a Referência de Campos abaixo em vez de definir uma tabela própria. Não repita o mapeamento aqui e não improvise as etapas de importação. Saídas manuais de CSV e mapeamento não precisam de conexão. Para alterações solicitadas no espaço de trabalho, siga o contrato compartilhado: verifique o real
…
Perguntas frequentes
Essa ferramenta calcula folha de pagamento ou impostos?
Não, ela serve apenas para pesquisa e comparação salarial, não para cálculos de folha de pagamento, impostos ou aconselhamento legal.
Ela usa dados reais de funcionários?
Não, a ferramenta cria modelos e relatórios vazios. Ela não armazena nem processa dados reais de funcionários ou clientes.
Posso exportar os dados para usar em planilhas?
Sim, você pode exportar os dados em formatos como CSV, que podem ser abertos em programas de planilha como o Excel.
Detalhes
Descrição original do autor
Salary benchmark register: role, department and grade against market and internal minimum, median and maximum. Use for compensation review.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #4046
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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