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$ agentstack add skill-trycomp-io-comp-skills-custo-turnover-calculator ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
Custo (Oculto) de Turnover
> 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.
Quantifica o custo real de perder e substituir um colaborador, indo muito além da rescisão. Decompõe em 8 componentes baseados no framework da coluna Comp na Cajuína ("O custo oculto do turnover").
Dual-mode operation (Code + Cowork)
- Claude Code:
python3 scripts/custo_turnover.py ...(rico, batch mode disponível). - Claude Cowork: cálculo inline com os multiplicadores + componentes da seção abaixo. Funciona pro modo single; pro batch grande, sugerir Claude Code.
Inline calculation logic (Cowork)
Multiplicadores por nível (% do salário anual, fonte: Cajuína + SHRM/HBR)
| Nível | Multiplicador | Range típico | |---|---|---| | operational | 60% | 50-75% | | specialist | 100% | 80-125% | | manager | 125% | 100-150% | | executive | 200% | 200%+ |
Pesos por componente (% do multiplicador total, calibrado pra manager)
| Componente | Peso | Fórmula | |---|---|---| | Separação (rescisão + jurídico) | 15% | peso × multiplicador × salario_anual | | Recrutamento | 20% | idem | | Onboarding/treinamento | 10% | idem | | Perda produtividade no ramp | 30% | salario_mensal × ramp_meses × gap_produtividade (default 6m × 50%) | | Impacto no time | 5% | peso × mult × anual | | Perda de conhecimento | 10% | idem | | Impacto cliente | 5% | idem | | Erros/retrabalho | 5% | idem |
Modo quick (Cowork, caso mais comum)
CHRO só informa salário anual + nível. Você calcula:
- Cada componente via fórmula da tabela
- Soma = custo total
- Total ÷ salário anual = % equivalente (deve estar próximo do multiplicador)
Modo detailed
CHRO informa valores reais de algum(ns) componente(s). Substitui esses na soma; demais ficam estimados pela fórmula.
Output markdown (Cowork)
## Custo (oculto) de turnover: [role label se houver]
**Salário anual**: R$ X · **Nível**: [label] (mult. {N}%)
**Ramp**: 6 meses × 50% gap
### Componentes
| Componente | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Separação | R$ X | (est.) ou (informado) |
| Recrutamento | R$ X | ... |
| ... | ... | ... |
### Total
- **R$ X** (Y% do salário anual)
- Referência nível: {mult}%
> N de {total} componentes foram estimados. Pra mais precisão, informe valores reais.
Em batch (várias linhas no CSV), sugerir Claude Code se >10 linhas; pra <10, fazer inline mesmo (uma tabela por desligamento).
Quando usar
Ativa em frases como:
- "custo de turnover", "custo real do turnover"
- "quanto custa perder um colaborador / substituir alguém"
- "impacto financeiro do turnover", "ROI de retenção"
- "vale a pena investir em retenção"
- "qual o custo de uma reorg / layoff round"
NÃO ativa para: cálculo da rescisão em si (usar custo-demissao-calculator); análise de causa-raiz de turnover; previsão de turnover futuro.
Modos
| Modo | Quando usar | |---|---| | Quick | CHRO só sabe salário + nível. Tudo estimado via multiplicadores. Resposta em segundos. | | Detailed | CHRO tem números reais de pelo menos alguns componentes. Mistura inputs + estimativas pra faltantes. | | Batch | Lista de desligamentos (CSV). Útil pra reporting trimestral/anual e priorização. |
Multiplicadores de referência (% do salário anual)
| Nível | Multiplicador | Range típico (literatura) | |---|---|---| | operational | 60% | 50-75% | | specialist | 100% | 80-125% | | manager | 125% | 100-150% | | executive | 200% | 200%+ (cita 213% pra altamente qualificados) |
Esses números são da literatura SHRM/HBR + Cajuína. O multiplicador é o custo TOTAL de turnover dividido pelo salário anual, e inclui tudo (separação até retrabalho).
Workflow
Step 1: Identificar modo:
- Usuário menciona uma lista/CSV → batch
- Usuário tem números específicos de algum componente → detailed
- Caso contrário → quick
Step 2: Coletar parâmetros:
Em todos os modos:
- Salário anual (R$)
- Nível: operational / specialist / manager / executive
- (Opcional) Janela de ramp em meses (default 6) e gap de produtividade (default 50%)
No modo detailed, opcionalmente cada componente:
- separação (R$)
- recrutamento (R$)
- treinamento (R$)
- impacto no time (R$)
- perda de conhecimento (R$)
- impacto em cliente (R$)
- erros/retrabalho (R$)
No modo batch, recebe um CSV com essas colunas (uma linha por desligamento).
Step 3: Executar:
# Quick
python3 scripts/custo_turnover.py --quick --annual-salary 120000 --level manager
# Detailed (replica exemplo do artigo: R$120k mgr → R$86.5k)
python3 scripts/custo_turnover.py --annual-salary 120000 --level manager \
--separation 20000 --recruitment 21500 --training 10000 \
--ramp-months 6 --ramp-productivity-gap 0.5 --team-impact 5000
# Batch
python3 scripts/custo_turnover.py --input desligamentos.csv --output custos.csv
Step 4: Apresentar:
- Lidere com o número final ("Custo total de turnover: R$ X, Y% do salário anual")
- Mostre breakdown por componente, com flag (est.) nos componentes estimados
- Se modo quick, sugira que CHRO refine com dados reais quando tiver
- Se modo batch, agregue: total, média, % do salário, top 5 mais caros
Componentes (fixos)
Os 8 componentes vêm do artigo:
| Componente | O que cobre | |---|---| | Separação | Rescisão CLT + custos jurídicos + homologação | | Recrutamento | Anúncio de vaga + recruiter + tempo do gestor entrevistando | | Onboarding e treinamento | Material + salário do novo durante onboarding + treinador | | Perda de produtividade | 6 meses × 50% gap (default), só atinge produtividade plena após o ramp | | Impacto no time | Sobrecarga em quem ficou + impacto no moral | | Perda de conhecimento | Expertise embutida que sai pela porta | | Impacto em cliente | Apenas pra cargos client-facing: quebra de relacionamento | | Erros e retrabalho | Custo de erros do novo aprendendo |
Schema do CSV (batch mode)
| Coluna | Obrigatória | Default | Descrição | |---|---|---|---| | annual_salary | ✓ | — | Salário anual (R$) | | level | | specialist | operational / specialist / manager / executive | | role_label | | "" | Label opcional pra reporting | | separation | | estimado | Custo de separação | | recruitment | | estimado | Custo de recrutamento | | training | | estimado | Custo de onboarding | | ramp_months | | 6 | Meses até produtividade plena | | ramp_productivity_gap | | 0.5 | Gap médio no ramp (0-1) | | team_impact | | estimado | Impacto no time | | knowledge_loss | | estimado | Perda de conhecimento | | customer_impact | | estimado | Impacto cliente | | rework | | estimado | Erros/retrabalho |
Output CSV adiciona: productivity_loss, total_cost, pct_of_salary.
Branding & footer
O script já adiciona o footer "Powered by Comp" com link e UTMs ao final. Sem ação extra.
Lead capture
eam_client.py (raiz do skill) é chamado em on_first_run() e record_run(). Privacidade: cálculos 100% locais. Nem salários nem nomes saem da máquina.
Limitações
- Multiplicadores são médias da literatura: função, localização, e maturidade do RH afetam. Use os defaults como ponto de partida, refine com dados internos.
- O componente "perda de produtividade" usa salário como proxy de valor gerado. Pra cargos com valor diretamente mensurável (ex: vendedor com quota), substitua pelo gap real de revenue.
- "Impacto em cliente" só faz sentido pra cargos client-facing; em modo quick é estimado mesmo pra cargos backoffice. Use modo detailed com
--customer-impact 0pra zerar.
Resources
| File | Purpose | |---|---| | scripts/custo_turnover.py | CLI principal: single + batch, quick + detailed | | eam_client.py | Lead capture + telemetria (sync de eam/shared/) |
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: trycomp-io
- Source: trycomp-io/comp-skills
- License: MIT
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.