Анализ зарплат и вилок

Сравнивает вознаграждение с рынком, показывает, где сотрудники в вилке, и моделирует долевые гранты.

СкиллAnthropicClaudeApache-2.0Загрузить архив в ClaudeПроверка не требуется

Скачать на русскомОригинал на английском (архив)Источник ↗

Что делает: Сравнивает вознаграждение с рынком, показывает, где сотрудники в вилке, и моделирует долевые гранты.
Когда брать: Когда нужно решить, сколько платить за должность, насколько конкурентно предложение или кто из команды выбивается.
Пример запроса: Сколько нам платить руководителю отдела продаж в Москве? Вот наши текущие вилки.
Нужно подключить: данные о зарплатах рынка (по желанию), HRIS (по желанию)

Входит в плагин human-resources. В Cowork и Claude Code можно поставить плагин целиком.

Как включить

Нажмите «Скачать на русском» и сохраните архив.
В Claude откройте Настройки → Capabilities → Skills → Upload skill и выберите архив.
Включите скилл переключателем.

Для терминала

Распакуйте архив и положите папку comp-analysis в ~/.claude/skills/. Файл SKILL.md должен лежать внутри этой папки.

Текст

---
name: comp-analysis
description: Анализ вознаграждения — сопоставление с рынком, размещение в вилках и моделирование долевого вознаграждения. Запускай по фразам «сколько нам платить [должность]», «конкурентно ли это предложение», «смоделируй этот грант на акции», а также когда загружены данные о вознаграждении, чтобы найти выбросы и риски ухода сотрудников.
argument-hint: "<role, level, or dataset>"
---

/comp-analysis

Если встретишь незнакомые подстановки или нужно узнать, какие инструменты подключены, смотри [CONNECTORS.md](../../CONNECTORS.md).

Проанализируй данные о вознаграждении для сопоставления с рынком, размещения в вилках и планирования. Помогает сравнить вознаграждение с рыночными данными при найме, удержании и планировании долевого вознаграждения.

Использование

/comp-analysis $ARGUMENTS

Что мне нужно от тебя

Вариант А: анализ одной должности «Сколько нам платить старшему разработчику в Сан-Франциско?»

Вариант Б: загрузка данных о вознаграждении Загрузи CSV или вставь свои вилки вознаграждения. Я проанализирую размещение, найду выбросы и сравню с рынком.

Вариант В: моделирование долевого вознаграждения «Смоделируй дополнительный грант 10 тыс. акций на 4 года при цене акции 50 $.»

Модель вознаграждения

Составляющие совокупного вознаграждения

Базовая зарплата: денежное вознаграждение
Долевое вознаграждение (equity): RSU, опционы на акции или другие формы
Премия: годовая целевая премия, бонус при выходе на работу
Льготы: медицинское страхование, пенсионные программы, бонусы (труднее оценить в деньгах)

Ключевые переменные

Должность: функция и специализация
Уровень: уровни индивидуальных исполнителей (IC), уровни руководства
Локация: региональные поправки к оплате
Стадия компании: стартап, растущая компания или публичная
Отрасль: технологии, финансы, здравоохранение

Источники данных

При подключённом ~~compensation data: получай проверенные ориентиры
Без него: используй веб-исследование, публичные данные о зарплатах и контекст от пользователя
Всегда отмечай актуальность данных и ограничения источников

Результат

Дай перцентильные вилки (25-й, 50-й, 75-й, 90-й) для базовой зарплаты, долевого вознаграждения и совокупного вознаграждения. Включи поправки на локацию и контекст стадии компании.

## Анализ вознаграждения: [Должность / охват]

### Рыночные ориентиры
| Перцентиль | Базовая зарплата | Долевое вознаграждение | Совокупное вознаграждение |
|------------|------------------|------------------------|---------------------------|
| 25-й | $[X] | $[X] | $[X] |
| 50-й | $[X] | $[X] | $[X] |
| 75-й | $[X] | $[X] | $[X] |
| 90-й | $[X] | $[X] | $[X] |

**Источники:** [Веб-исследование, инструменты данных о вознаграждении или данные от пользователя]

### Анализ вилок (если предоставлены данные)
| Сотрудник | Текущая базовая зарплата | Минимум вилки | Середина вилки | Максимум вилки | Положение |
|-----------|--------------------------|---------------|----------------|----------------|-----------|
| [Имя] | $[X] | $[X] | $[X] | $[X] | [Ниже / В пределах / Выше] |

### Рекомендации
- [Конкретные рекомендации по вознаграждению]
- [Соображения по долевому вознаграждению]
- [Риски ухода сотрудников, если применимо]

Если подключены коннекторы

Если подключён ~~compensation data:

Получай проверенные рыночные ориентиры по должности, уровню и локации
Сравнивай свои вилки с рыночными данными в реальном времени

Если подключён ~~HRIS:

Получай текущие данные о вознаграждении сотрудников для анализа вилок
Автоматически выявляй выбросы и риски ухода сотрудников

Советы

Локация важна — всегда указывай локацию для сопоставления с рынком. Сан-Франциско, Остин и Лондон очень разные.
Совокупное вознаграждение, а не только базовая зарплата — включай долевое вознаграждение, премии и льготы для полной картины.
Храни данные в тайне — данные о вознаграждении конфиденциальны. Результаты остаются в вашем разговоре.

Перевод: iiuniversitet. Оригинал: https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins/tree/main/human-resources/skills/comp-analysis, лицензия Apache-2.0. Изменения: перевод на русский язык.

Оригинал на английском

---
name: comp-analysis
description: Analyze compensation — benchmarking, band placement, and equity modeling. Trigger with "what should we pay a [role]", "is this offer competitive", "model this equity grant", or when uploading comp data to find outliers and retention risks.
argument-hint: "<role, level, or dataset>"
---

# /comp-analysis

> If you see unfamiliar placeholders or need to check which tools are connected, see [CONNECTORS.md](../../CONNECTORS.md).

Analyze compensation data for benchmarking, band placement, and planning. Helps benchmark compensation against market data for hiring, retention, and equity planning.

## Usage

```
/comp-analysis $ARGUMENTS
```

## What I Need From You

**Option A: Single role analysis**
"What should we pay a Senior Software Engineer in SF?"

**Option B: Upload comp data**
Upload a CSV or paste your comp bands. I'll analyze placement, identify outliers, and compare to market.

**Option C: Equity modeling**
"Model a refresh grant of 10K shares over 4 years at a $50 stock price."

## Compensation Framework

### Components of Total Compensation
- **Base salary**: Cash compensation
- **Equity**: RSUs, stock options, or other equity
- **Bonus**: Annual target bonus, signing bonus
- **Benefits**: Health, retirement, perks (harder to quantify)

### Key Variables
- **Role**: Function and specialization
- **Level**: IC levels, management levels
- **Location**: Geographic pay adjustments
- **Company stage**: Startup vs. growth vs. public
- **Industry**: Tech vs. finance vs. healthcare

### Data Sources
- **With ~~compensation data**: Pull verified benchmarks
- **Without**: Use web research, public salary data, and user-provided context
- Always note data freshness and source limitations

## Output

Provide percentile bands (25th, 50th, 75th, 90th) for base, equity, and total comp. Include location adjustments and company-stage context.

```markdown
## Compensation Analysis: [Role/Scope]

### Market Benchmarks
| Percentile | Base | Equity | Total Comp |
|------------|------|--------|------------|
| 25th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 50th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 75th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 90th | $[X] | $[X] | $[X] |

**Sources:** [Web research, compensation data tools, or user-provided data]

### Band Analysis (if data provided)
| Employee | Current Base | Band Min | Band Mid | Band Max | Position |
|----------|-------------|----------|----------|----------|----------|
| [Name] | $[X] | $[X] | $[X] | $[X] | [Below/At/Above] |

### Recommendations
- [Specific compensation recommendations]
- [Equity considerations]
- [Retention risks if applicable]
```

## If Connectors Available

If **~~compensation data** is connected:
- Pull verified market benchmarks by role, level, and location
- Compare your bands against real-time market data

If **~~HRIS** is connected:
- Pull current employee comp data for band analysis
- Identify outliers and retention risks automatically

## Tips

1. **Location matters** — Always specify location for benchmarking. SF vs. Austin vs. London are very different.
2. **Total comp, not just base** — Include equity, bonus, and benefits for a complete picture.
3. **Keep data confidential** — Comp data is sensitive. Results stay in your conversation.

Источник: anthropics/knowledge-work-plugins / human-resources / comp-analysis ↗. Ссылка проверена 2026-10-10.

---
name: comp-analysis
description: Анализ вознаграждения — сопоставление с рынком, размещение в вилках и моделирование долевого вознаграждения. Запускай по фразам «сколько нам платить [должность]», «конкурентно ли это предложение», «смоделируй этот грант на акции», а также когда загружены данные о вознаграждении, чтобы найти выбросы и риски ухода сотрудников.
argument-hint: "<role, level, or dataset>"
---

# /comp-analysis

> Если встретишь незнакомые подстановки или нужно узнать, какие инструменты подключены, смотри [CONNECTORS.md](../../CONNECTORS.md).

Проанализируй данные о вознаграждении для сопоставления с рынком, размещения в вилках и планирования. Помогает сравнить вознаграждение с рыночными данными при найме, удержании и планировании долевого вознаграждения.

## Использование

```
/comp-analysis $ARGUMENTS
```

## Что мне нужно от тебя

**Вариант А: анализ одной должности**
«Сколько нам платить старшему разработчику в Сан-Франциско?»

**Вариант Б: загрузка данных о вознаграждении**
Загрузи CSV или вставь свои вилки вознаграждения. Я проанализирую размещение, найду выбросы и сравню с рынком.

**Вариант В: моделирование долевого вознаграждения**
«Смоделируй дополнительный грант 10 тыс. акций на 4 года при цене акции 50 $.»

## Модель вознаграждения

### Составляющие совокупного вознаграждения
- **Базовая зарплата**: денежное вознаграждение
- **Долевое вознаграждение (equity)**: RSU, опционы на акции или другие формы
- **Премия**: годовая целевая премия, бонус при выходе на работу
- **Льготы**: медицинское страхование, пенсионные программы, бонусы (труднее оценить в деньгах)

### Ключевые переменные
- **Должность**: функция и специализация
- **Уровень**: уровни индивидуальных исполнителей (IC), уровни руководства
- **Локация**: региональные поправки к оплате
- **Стадия компании**: стартап, растущая компания или публичная
- **Отрасль**: технологии, финансы, здравоохранение

### Источники данных
- **При подключённом ~~compensation data**: получай проверенные ориентиры
- **Без него**: используй веб-исследование, публичные данные о зарплатах и контекст от пользователя
- Всегда отмечай актуальность данных и ограничения источников

## Результат

Дай перцентильные вилки (25-й, 50-й, 75-й, 90-й) для базовой зарплаты, долевого вознаграждения и совокупного вознаграждения. Включи поправки на локацию и контекст стадии компании.

```markdown
## Анализ вознаграждения: [Должность / охват]

### Рыночные ориентиры
| Перцентиль | Базовая зарплата | Долевое вознаграждение | Совокупное вознаграждение |
|------------|------------------|------------------------|---------------------------|
| 25-й | $[X] | $[X] | $[X] |
| 50-й | $[X] | $[X] | $[X] |
| 75-й | $[X] | $[X] | $[X] |
| 90-й | $[X] | $[X] | $[X] |

**Источники:** [Веб-исследование, инструменты данных о вознаграждении или данные от пользователя]

### Анализ вилок (если предоставлены данные)
| Сотрудник | Текущая базовая зарплата | Минимум вилки | Середина вилки | Максимум вилки | Положение |
|-----------|--------------------------|---------------|----------------|----------------|-----------|
| [Имя] | $[X] | $[X] | $[X] | $[X] | [Ниже / В пределах / Выше] |

### Рекомендации
- [Конкретные рекомендации по вознаграждению]
- [Соображения по долевому вознаграждению]
- [Риски ухода сотрудников, если применимо]
```

## Если подключены коннекторы

Если подключён **~~compensation data**:
- Получай проверенные рыночные ориентиры по должности, уровню и локации
- Сравнивай свои вилки с рыночными данными в реальном времени

Если подключён **~~HRIS**:
- Получай текущие данные о вознаграждении сотрудников для анализа вилок
- Автоматически выявляй выбросы и риски ухода сотрудников

## Советы

1. **Локация важна** — всегда указывай локацию для сопоставления с рынком. Сан-Франциско, Остин и Лондон очень разные.
2. **Совокупное вознаграждение, а не только базовая зарплата** — включай долевое вознаграждение, премии и льготы для полной картины.
3. **Храни данные в тайне** — данные о вознаграждении конфиденциальны. Результаты остаются в вашем разговоре.

Перевод: iiuniversitet. Оригинал: https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins/tree/main/human-resources/skills/comp-analysis, лицензия Apache-2.0. Изменения: перевод на русский язык.