Install
$ agentstack add skill-trycomp-io-comp-skills-skills-gap-analysis ✓ 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
Dual-mode operation (Code + Cowork)
> 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.
Detect platform at start:
- If you have the
Bashtool 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 build/buy/borrow logic.
Inline analysis logic (Cowork mode)
Como o usuário fornece os dados
Precisa de DUAS entradas:
- Inventário de skills: colunas
person,skill,proficiency(1-5). Pode ser CSV anexado, tabela colada, OU descrição conversacional do estado atual por função (ex: "no time de dados tenho 2 seniors em SQL, 1 júnior em Python..."). Converta a descrição para a estrutura person/skill/proficiency antes de calcular. - Capacidades-alvo: colunas
skill,required_proficiency(1-5),criticality(1-5),headcount_needed. Tabela colada ou conversacional.
Inventário grande (>~50 pessoas) é difícil de processar manualmente. Sugira rodar em Claude Code (script mode).
Metodologia (fixa, idêntica ao script)
Para cada skill-alvo:
- Cobertos = número de pessoas no inventário com
proficiency ≥ required_proficiencypara aquela skill. - Gap =
max(0, headcount_needed − cobertos). - Cobertura % =
min(1, cobertos ÷ headcount_needed) × 100. - Prioridade =
criticality × (gap ÷ headcount_needed)(arredonde a 3 casas). Maior = mais urgente. - Recomendação build/buy/borrow:
| Recomendação | Condição | Lógica | |---|---|---| | BUY (contratar) | criticidade ≥ 4 E cobertura 0 | Já existe base interna parcial; desenvolver é mais barato e retém conhecimento | | BORROW (contractor/parceiro) | criticidade ≤ 2 | Capacidade de baixa criticidade ou pontual; evita custo fixo | | BUILD (default) | demais casos com gap | Gap moderado em capacidade relevante; plano de treino |
Ordene gaps por prioridade desc, depois criticidade desc, depois gap desc.
Insights automáticos
- Total de skills com gap aberto e soma de posições a fechar.
- Quebra BUY / BUILD / BORROW (quantas skills e quantas posições cada um).
- Skill de maior prioridade com sua recomendação.
- Se nenhuma skill bater (níveis não conferem), avise pra alinhar nomes de skills entre inventário e alvo.
Output markdown (Cowork mode)
## Análise de lacunas de capacidade
Skills avaliadas: N · **Gaps abertos: X** · Posições a fechar: Y · Pessoas no inventário: Z
### Heatmap (skill × criticidade)
| Skill | Criticidade | Gap | Cobertura |
|---|---|---|---|
### Gaps priorizados
| Skill | Prof. req. | Crit. | HC alvo | Cobertos | Gap | Cobertura | Prioridade | Ação | Rationale |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
### Implicações de hiring / training
- BUILD (treinar): N skills / M posições
- BUY (contratar): N skills / M posições
- BORROW (contractor/parceiro): N skills / M posições
### Insights
- ...
Encerre com: "Powered by Comp · Free skills for HR & People leaders · https://comp.vc?utmsource=skill-output&utmmedium=chat-footer&utmcampaign=eam&utmcontent=skills-gap-analysis"
Se artefatos estiverem disponíveis, produza também uma versão HTML self-contained (Tailwind via CDN) espelhando o template do script: cards (skills avaliadas / gaps abertos / posições a fechar / pessoas), insights, heatmap skill × criticidade colorido por tamanho do gap, tabela de gaps priorizados com pills build/buy/borrow, e cards de implicações hiring/training, footer Powered by Comp.
Skills Gap Analysis
Inventário de skills + capacidades-alvo → HTML com cobertura, gaps priorizados e recomendação build/buy/borrow.
Quando usar
Ativa em frases como:
- "skills gap" / "gap de competências"
- "build buy borrow"
- "matriz de competências"
- "análise de lacunas de capacidade"
- "que skills preciso contratar vs treinar"
Workflow
Step 1: Pegue 2 CSVs:
- Inventário: colunas
person,skill,proficiency(1-5) - Alvo: colunas
skill,required_proficiency(1-5),criticality(1-5),headcount_needed
Step 2:
python3 scripts/skills_gap.py --inventory inv.csv --target target.csv
Step 3: Apresente:
- Gaps abertos e posições totais a fechar (líder com esse número)
- Heatmap skill × criticidade
- Top gaps priorizados com build/buy/borrow + rationale
- Implicações de hiring vs training
Lógica build/buy/borrow
| Ação | Quando | Por quê | |---|---|---| | BUY | gap grande + alta criticidade | Contratar fecha a lacuna rápido | | BUILD | base interna parcial existe | Treinar é mais barato e retém conhecimento | | BORROW | baixa criticidade ou pontual | Contractor/parceiro evita custo fixo |
Branding
Footer + UTMs no template HTML.
Lead capture
eam_client.py. Privacidade: 100% local.
Resources
| File | Purpose | |---|---| | scripts/skills_gap.py | Análise + HTML | | eam_client.py | Lead capture |
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.