skill-gap-analysis
Faz seu agente analisar as habilidades de funcionários. Ele compara o nível atual com o necessário e sugere treinamentos.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a identificar e registrar as lacunas de habilidades dentro de uma equipe ou empresa. Ela compara o nível atual de uma habilidade com o nível necessário e sugere treinamentos.
Quando usar
- ✓Quando você precisa saber quais habilidades faltam em sua equipe.
- ✓Para planejar treinamentos necessários para o desenvolvimento dos funcionários.
- ✓Ao avaliar o desempenho e as capacidades atuais dos colaboradores.
Exemplo do que pedir para a IA
“Preciso criar um registro de análise de lacunas de habilidades para a equipe de marketing, focando em habilidades digitais.”
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
A ferramenta coleta informações sobre as habilidades atuais e as desejadas, identifica as diferenças (lacunas) e sugere ações como treinamentos. Ela pode gerar relatórios em formatos como CSV ou SQL.
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 skill-gap-analysisOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/skill-gap-analysis/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Análise de Lacuna de Habilidades
O que é: Identificação de habilidades.
Visão Geral
Determina a configuração mínima útil de Análise de Lacuna de Habilidades para o negócio em questão e, em seguida, a constrói apenas quando solicitada. A saída padrão é uma recomendação curta, não uma planilha. Artefatos - CSV, SQL DDL, JSON Schema, mapeamento Notion - são produzidos sob demanda, a partir de uma lista de campos para que não se afastem.
Camada: Camada 5: Desenvolver. Adequado para: Estágio de crescimento. Código da tabela: n/a.
Quando Usar Esta Habilidade
- análise de lacuna de habilidades
- análise de necessidades de treinamento
- rastreador de lacuna de capacidade
- avaliação de habilidades
Use também quando o usuário disser "identificação de habilidades" ou descrever o mesmo processo ocorrendo 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 - 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 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 eles compartilham.
- "como eu faço ..." -> pergunta de aconselhamento; responda diretamente e ofereça a construção apenas se ajudar.
Pergunte apenas se este é o fato em falta de maior valor; caso contrário, prossiga sem uma introdução:
P: Quais funções têm as maiores lacunas?
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 a saída.
- Escopo - Equipe ou individual? / Quais funções? / Quantas pessoas?
- Linha de base - Nível atual conhecido? / Nível alvo? / Quem avaliou?
- Ação - Treinamento ou realocação? / Quem paga? / Até quando?
- Processo atual - Isso é capturado agora? / Em revisões? / Vinculado a treinamento?
- Resultado - O que você precisa? / Um registro de lacunas, um plano ou ambos?
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 peça, e nunca carrega um valor que o usuário não forneceu.
module: skill-gap-analysis
intent: null # setup | advice | review | fix | build | convert | export
scale: null # Starter | Growth | Scale, only if the answer changes it
areas:
"Scope": null
"Baseline": null
"Action": 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 em falta. Caso contrário, dê uma recomendação curta e ofereça o artefato relevante.
Abordagem recomendada: Registre a lacuna, o alvo e uma data, e então vincule-a a uma solicitação de treinamento. A gravidade só importa se impulsionar a prioridade.
Por que esta: Lacunas sem um responsável e uma data se tornam uma planilha na qual ninguém age. Force um responsável e uma data alvo na entrada.
Fluxo de trabalho: Avaliar → Lacuna → Gravidade → Responsável e data alvo → Solicitação de treinamento
Etapa 5 - Construa apenas sob solicitação
Assim que o usuário solicitar, 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, encaminhe a etapa Notion para lá. Quando o usuário selecionar Notion, entregue essa etapa para @notion-manual-import: ele detém o CSV, o mapeamento de propriedades, as etapas de importação e a lista de verificação de verificação, e renderiza a Referência de Campo abaixo em vez de definir uma tabela própria. Não reafirme 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
Quais informações a ferramenta coleta?
Ela coleta dados sobre o funcionário, a área da habilidade, o nível atual e o nível exigido, a gravidade da lacuna e o treinamento recomendado.
A ferramenta armazena dados de funcionários?
Não, esta ferramenta apenas cria modelos e sugestões. Ela não armazena ou processa dados reais de funcionários ou clientes.
Quais formatos de saída a ferramenta oferece?
Pode gerar artefatos como CSV, SQL DDL e JSON Schema, mediante solicitação.
Detalhes
Descrição original do autor
Skill gap register: employee, skill area, current against required level, gap severity and recommended training. Use for capability planning.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #4179
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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