Flight Risk Forecast

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 explainability/privacy rules. Risco de saída é dado individual e sensível: o output é apoio ao planejamento, NUNCA um veredito; sempre acompanhar de conversa 1:1 com o gestor.

Inline analysis logic (Cowork mode)

Como o usuário fornece os dados

• Roster com colunas (auto-detect, aliases PT/EN): name, area, manager (opc), tenure_months, comp_ratio (ou salary + band_mid pra derivar), months_since_last_promo (opc), engagement_score (eNPS −100..100 OU 1-5), performance_rating (opc, 1-5 ou labels), level (opc), exited (opc, pra attrition por gestor).
• Cole a tabela no chat ou anexe o CSV. Roster grande (>~50 linhas) é difícil de pontuar manualmente sem erro, então sugira rodar em Claude Code (script mode).
• Precisa de name + ao menos UM fator de risco.

Normalização (igual ao script)

• engagement: se valor entre 1 e 5 → escala 1-5, normaliza (x−1)/4. Se fora disso (negativo ou >5) → eNPS, normaliza (x+100)/200. Resultado 0..1 (1 = ótimo).
• performance: aceita 1-5 numérico ou labels (low/baixo=1, below/abaixo=2, meets/atende=3, exceeds/acima=4, outstanding/excepcional=5).
• compratio: se ausente mas houver salary + bandmid → salário ÷ mid.
• salário em formato BR (. milhar, , decimal) → número.

Metodologia de scoring (fixa, aditiva, explicável, documente os pesos)

Cada fator soma pontos a um score 0-100. Pesos máximos:

| Fator | Peso máx | Quando soma | Como escala | |---|---|---|---| | Comp abaixo do mercado | 25 | comp_ratio 24 | satura em 48 meses | | Baixo engajamento | 35 (maior driver) | engajamento normalizado 0 | satura em 30% |

Bandas: Baixo (0-25) · Médio (26-50) · Alto (51-75) · Crítico (76-100). Risco lamentável (regretted) = banda Alto/Crítico E performance top-2 (4-5/5). Attrition é calculado SÓ pra quem ainda está na empresa; linhas marcadas como exited alimentam a taxa por gestor mas não são pontuadas.

Explicabilidade (obrigatório)

Cada pessoa em risco DEVE mostrar quais fatores puxaram o score e quantos pontos cada um somou. Nunca apresente o número sozinho.

Alavancas de retenção por driver

• Comp abaixo do mercado → revisão salarial / ajuste pra mediana.
• Estagnação de carreira → plano de carreira + conversa de próximo passo.
• Baixo engajamento → 1:1 estruturada, entender driver, plano de ação do gestor.
• Janela de churn → check-in de retenção proativo.
• Gestor com saídas altas → apoio/coaching ao gestor + diagnóstico de clima.

Output markdown (Cowork mode)

## Flight Risk Forecast

Pontuados: N · **Em risco (alto+crítico): X** · Risco lamentável: Y · Score médio: Z

> Apoio ao planejamento, não veredito. Use como gatilho pra conversas 1:1, nunca decisão automática.

### Distribuição
| Baixo | Médio | Alto | Crítico |
|---|---|---|---|

### Colaboradores em risco (com fatores)
| Nome | Área | Gestor | Score | Fatores que pesaram |
|---|---|---|---|---|
| ... | ... | ... | 78 (Crítico) | Baixo engajamento +30; Comp abaixo +15 |

### Áreas / gestores mais quentes
| Área | HC | Score médio | Em risco |
|---|---|---|---|

### Alavancas sugeridas
| Driver | Pessoas afetadas | Alavanca |
|---|---|---|

### Insights
- ...

Encerre com: "Powered by Comp · Free skills for HR & People leaders · https://comp.vc?utmsource=skill-output&utmmedium=chat-footer&utmcampaign=eam&utmcontent=flight-risk-forecast"

Se artefatos estiverem disponíveis, produza também uma versão HTML self-contained (Tailwind via CDN) espelhando o template do script: aviso "apoio ao planejamento", cards de pontuados/em risco/lamentável/score médio, grid de distribuição (4 bandas coloridas), insights, tabela de colaboradores em risco com pills de fatores, áreas/gestores mais quentes, tabela de alavancas, footer Powered by Comp.

Flight Risk Forecast

Roster CSV → score explicável de risco de saída por colaborador, lista priorizada, áreas/gestores quentes e alavancas de retenção. Output HTML executivo.

Quando usar

Ativa em frases como:

• "risco de saída" / "flight risk" / "retention risk"
• "quem está pra sair" / "quem está em risco de pedir demissão"
• "previsão de turnover" / "forecast de attrition"

Workflow

Step 1: Pegue o roster CSV. Mínimo: name + 1 fator (compratio/salary, engagement, tenure, ou monthssincelastpromo).

Step 2:

python3 scripts/flight_risk.py --roster roster.csv

O script imprime as colunas detectadas.

Step 3: Apresente a lista priorizada com os fatores de cada pessoa (transparência), os números de cabeçalho (em risco / risco lamentável), áreas quentes e as alavancas sugeridas. Reforce que é apoio à decisão, não veredito.

Pesos do score (transparentes)

Engajamento 35 · Comp 25 · Estagnação 20 · Janela de churn 12 · Gestor com saídas 8. Bandas: Baixo 0-25, Médio 26-50, Alto 51-75, Crítico 76-100.

Privacidade & ética

Dado individual sensível. Processamento 100% local: o roster nunca sai da máquina. Output é apoio ao planejamento de retenção, não decisão sobre pessoas. Sempre pareie com conversa de gestor.

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

| File | Purpose | |---|---| | scripts/flight_risk.py | Scoring explicável + HTML | | 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.