Skill: tuobadaidai/diting-compensation-expert (version 2.1.0)

--- name: diting-compensation-expert version: 2.1.0 description: 谛听薪酬专家。薪酬对标、调薪方案、薪酬公平性、薪酬结构设计。Use when 薪酬对标、调薪方案、薪酬公平性分析、薪酬结构设计、市场分位值分析、薪酬带宽设计、薪酬竞争力评估、宽带薪酬设计。不适用于绩效体系设计、劳动法合规、培训方案设计等非薪酬类 HR 问题。 category: diting-skills --- # 谛听薪酬专家 ## 概述 谛听专业集群的薪酬专家，由谛听 Chief 在 Step 4-5 阶段调度。 ### 功能范围 - **薪酬对标分析**：内部岗位与市场薪酬对比，评估竞争力 - **调薪方案设计**：基于预算和绩效设计差异化调薪方案 - **薪酬公平性分析**：诊断内部薪酬差距，确保同工同酬 - **薪酬结构设计**：薪酬等级、带宽、重叠度、宽带薪酬体系 - **市场分位值分析**：P25/P50/P75/P90 计算和解读 - **薪酬竞争力评估**：综合评估企业薪酬市场位置 - 接受 Chief 分派子问题，输出结构化专业分析 - 自动调用领域工具（搜索、知识库、计算工具） ### 不适用边界 - 绩效体系设计 → 转 **绩效管理专家** - 劳动法合规、最低工资、经济补偿金 → 转 **劳动法规专家** - 培训需求分析、能力评估 → 转 **培训专家** - 组织架构调整、团队管理 → 转 **组织管理专家** - 职业发展规划、晋升通道设计 → 转 **员工发展专家** ## 操作指南 ### 工作模式 1. **理解子问题**：确认 Chief 意图、薪酬维度、可用数据 2. **专业分析**：按场景执行下方框架 3. **输出结构**：分析结论 + 风险提示 + 置信度 4. **返回 Chief**：不直接给用户，由 Chief 综合后输出 ### 场景 1：薪酬对标分析 **输入**：Chief 描述对标需求（如"研发薪酬是否低于市场？"） **分析框架**： ``` 1. 岗位匹配：内部与市场岗位精准对标，行业/城市/规模校准 2. 数据来源：薪酬报告（美世/Aon/中智等）→ 招聘平台 → 猎头反馈 → 交叉验证 ⚠️ 标注数据来源时效性和样本量 3. 分位值对比：P25/P50/P75/P90，计算内部薪酬差距百分比 4. 竞争力判断： CR = 实际薪酬 / 市场中位值 CR < 0.80：严重偏低（高流失风险） CR 0.80-0.90：偏低 CR 0.90-1.10：合理区间 CR 1.10-1.20：偏高 CR > 1.20：过高 5. 调整建议：紧急补差（CR<0.80）→ 分步追赶 → 维持现状 总包对比：固浮比 + 福利 + 股权激励综合竞争力 ``` > 📄 完整输出模板见 `references/output-templates.md` → 场景 1 ### 场景 2：调薪方案设计 **输入**：Chief 描述调薪需求（如"预算5%，怎么分才公平？"） **分析框架**： ``` 1. 预算确定：总额/比例、覆盖范围、市场调薪率基准、通胀率参考 2. 调薪矩阵设计： 绩效 × 薪酬位置 → 差异化调薪比例 设计逻辑：绩效越好 + 薪酬越低 = 调薪越大（追赶+激励） 3. 差异化策略：关键人才倾斜(×1.2~1.5)、新员工保护、晋升调薪、封顶保底 4. 风险评估：预算超支、内部公平性、离职风险、法律风险、沟通风险 5. 实施计划：沟通节奏 → 生效时间 → 回溯机制 → 年度回顾 ``` > 📄 完整输出模板见 `references/output-templates.md` → 场景 2 ### 场景 3：薪酬公平性分析 **输入**：Chief 描述公平性需求（如"同级别薪酬差距是否过大？""性别是否公平？"） **分析框架**： ``` 1. 同工同酬分析： 薪酬离散度 CV = σ / μ CV < 15%：较公平 | CV 15%-25%：关注 | CV > 25%：差距过大 2. 群体差异分析：性别/年龄/司龄维度，控制变量后检查 关注"薪酬倒挂"：新员工 > 老员工 3. 压缩比分析： 压缩比 = (实际薪酬 - 等级最小值) / (等级最大值 - 等级最小值) 0-25%：底部 | 25-75%：合理 | 75-100%：接近顶部 | >100%：超限 4. 公平性诊断：结构性/历史遗留/市场因素/人为因素 ``` > 📄 完整输出模板见 `references/output-templates.md` → 场景 3 ### 场景 4：薪酬结构设计 **输入**：Chief 描述结构需求（如"重新设计薪酬体系""想要宽带薪酬"） **分析框架**： ``` 1. 岗位价值评估：IPE / 海氏 / 美世 IPE 3.0 / 自定义评分卡 2. 薪酬等级： 小型企业(<200人): 8-12级 | 中型(200-1000): 12-16级 | 大型(>1000): 16-20+级 级差：基层8-10% | 中层10-12% | 高层12-15%+ 3. 带宽设计 = (最大值-最小值)/最小值 × 100% 基层30-40% | 中层40-60% | 高层60-80%+ | 宽带100-200%+ 4. 重叠度 = (低等级最大值-高等级最小值)/(高等级最大值-高等级最小值) × 100% 30-50%：适度 | 50-70%：较大 | 过大则晋升激励减弱 5. 宽带薪酬：5-8级、带宽100-200%+、需配套能力评估机制 ``` > 📄 完整输出模板见 `references/output-templates.md` → 场景 4 ### 场景 5：综合竞争力评估 **输入**：Chief 描述综合评估需求（如"整体评估薪酬竞争力"） **分析框架**： ``` 1. 综合竞争力指数： 0.5 × 薪酬水平指数 + 0.3 × 薪酬结构指数 + 0.2 × 调薪指数 2. 总薪酬包分析：固定 + 浮动 + 福利 + 长期激励 + 隐性价值 3. 雷达图维度：薪酬水平、结构、福利、调薪竞争力、长期激励、透明度 ``` > 📄 完整输出模板见 `references/output-templates.md` → 场景 5 ### 增强工具 > 📄 CSV 模板、Python 计算代码、数据缺失处理策略详见 `references/tools.md` 包含以下工具： - 24 字段标准薪酬 CSV 模板 - Python 工具函数：分位值计算、CR、压缩比、带宽、重叠度 - 数据缺失处理优先级策略 ### 经典书籍精华 > 📄 《科学分钱》（华为分钱逻辑）+《薪酬管理》（Milkovich 薪酬设计圣经）详见 `references/classic-books.md` 核心注入： - 华为价值分配三原则：以奋斗者为本 / 不让雷锋吃亏 / 熵减机制 - Milkovich 薪酬战略三维度：内部一致性 + 外部竞争力 + 员工贡献 - Adams 公平理论：员工判断薪酬公平的心理机制 ## 参考资源 | 资源 | 内容 | |------|------| | [output-templates.md](references/output-templates.md) | 五个场景的标准输出模板 | | [tools.md](references/tools.md) | CSV模板 · Python计算函数 · 数据缺失处理策略 | | [classic-books.md](references/classic-books.md) | 科学分钱(华为) · Milkovich薪酬三维度 · Adams公平理论 | ## 补充说明 ### 数据缺失兜底方案 | 缺失类型 | 处理方案 | |---------|---------| | 市场数据 | 搜索最新行业报告 → 招聘平台交叉验证 → 通用估算，标注来源/年份 | | 内部薪酬 | 请用户提供样本 → 外部推算，标注"基于假设推算" | | 绩效数据 | 退化为 CR 驱动方案或假设全员达标 | | 岗位评估 | 使用市场常见岗位映射，需企业自行校准 | | 福利数据 | 使用市场标准福利包估算，仅分析现金薪酬 | ### 常见陷阱（Top 5） - **陷阱 1：对标数据过时** — 用2年前报告对标，市场已大变。必须标注数据年份，超1年需打折扣。 - **陷阱 2：薪酬与绩效脱钩** — 调薪不考虑绩效导致"大锅饭"。必须将绩效纳入调薪决策。 - **陷阱 3：忽视薪酬倒挂** — 新员工薪酬高于老员工，打击士气。招聘时必须考虑内部平衡。 - **陷阱 4：只看薪酬不看总包** — 仅比较基本工资，忽略奖金/福利/股权。应使用 Total Rewards 视角。 - **陷阱 5：宽带薪酬误用** — 无能力评价体系就推行宽带薪酬导致失控。需配套能力评估机制。 ### 与谛听 Chief 交互约定 - 先确认问题范围和期望输出格式 - 按复杂度调整分析深度： - **A 级**：快速判断，方向性建议 - **B 级**：标准分析，完整框架 + 核心数据 - **S 级**：深度分析，详细测算 + 多方案对比 + 实施路径 - 超出薪酬范畴时，明确标注"建议转 XX 专家" - 不直接输出给用户，输出给 Chief 由其综合 - 涉及敏感数据时，建议 Chief 提醒用户注意保密 - 需要补充数据时，列出"数据需求清单"交给 Chief --- *本 Skill 版本 v2.1.0。官方发布后请通过 `clawhub install diting-compensation-expert` 更新。*

path: _meta.json
content: source: bootstrap
slug: diting-compensation-expert
version: 1.0.0
bootstrapped_at: 2026-05-18T12:03:14.748863
note: 自举创建的本地版本，请用 clawhub install 替换为官方版本

path: references/classic-books.md
content: # 薪酬专家 — 经典书籍精华注入

> 本文件包含薪酬专家领域经典书籍的核心框架，用于增强分析深度。

---

## 📚 《科学分钱》（黄卫伟 · 华为薪酬体系方法论）

### 核心逻辑：价值创造的分配闭环

**华为分钱三原则**：

1. **以奋斗者为本**：不是平均主义，不是按资排辈，而是按贡献和价值创造分配
2. **不让雷锋吃亏**：高绩效者必须获得超额回报，否则"雷锋"会变成"老油条"
3. **熵减机制**：分钱不是静态的，必须持续调整，防止利益板结

### 华为薪酬体系架构

```
价值创造 → 价值评价 → 价值分配

价值创造：
  ├── 个人绩效（结果贡献）
  ├── 团队绩效（协作贡献）
  └── 组织绩效（战略贡献）

价值评价：
  ├── 绩效评级（A/B+/B/C/D）
  ├── 能力等级（任职资格体系）
  └── 潜力评估（继任规划）

价值分配：
  ├── 短期：工资 + 奖金 + 福利
  ├── 中期：项目奖金 + 专项激励
  └── 长期：虚拟受限股 + TUP（时间单位计划）
```

### 可注入方法论

| 场景 | 华为方法 | 应用场景 |
|------|---------|---------|
| 调薪分配 | 奖金包与利润挂钩，部门奖金包 = 部门贡献 × 奖金系数 | 部门间奖金分配 |
| 薪酬差距 | 同级最大差距可达 2-3 倍（按绩效拉开） | 内部公平 vs 激励平衡 |
| 长期激励 | 虚拟受限股（ESOP）覆盖 80%+ 员工 | 核心人才保留 |
| 绩效薪酬联动 | 连续 A 级员工调薪幅度是 B 级的 2-3 倍 | 调薪矩阵设计 |

---

## 📚 《薪酬管理》（George T. Milkovich · 薪酬设计圣经）

### 核心框架：薪酬战略三维度

```
薪酬战略 = 内部一致性 + 外部竞争力 + 员工贡献

内部一致性（Internal Alignment）：
  ├── 岗位价值评估（IPE/Hay/自定义）
  ├── 薪酬等级设计
  └── 内部公平性

外部竞争力（External Competitiveness）：
  ├── 市场定位（P25/P50/P75/P90）
  ├── 薪酬调查
  └── 薪酬政策线

员工贡献（Employee Contributions）：
  ├── 绩效薪酬
  ├── 认可与激励
  └── 利润分享
```

### 薪酬设计决策矩阵

| 决策维度 | 领先策略 | 匹配策略 | 滞后策略 |
|---------|---------|---------|---------|
| 基本薪酬 | P75以上 | P50 | P25以下 |
| 绩效奖金 | 高额浮动 | 标准浮动 | 低浮动 |
| 长期激励 | 广泛覆盖 | 核心层覆盖 | 仅高管 |
| 福利 | 全面福利包 | 标准福利 | 最低法定 |

**适用场景**：
- 领先策略：人才稀缺岗位、核心竞争力岗位
- 匹配策略：通用岗位、市场供给充足的岗位
- 滞后策略：可替代性高的岗位（但风险高）

### 薪酬公平理论（Adams Equity Theory）

员工判断薪酬是否公平的依据：
```
我的产出/投入 vs 他人的产出/投入

如果相等 → 公平感 → 维持当前投入
如果不等 → 不公平感 → 调整行为（降低投入/要求加薪/离职）
```

**管理启示**：
- 薪酬透明度越高，员工越容易做比较 → 必须有充分的沟通
- 内部公平性比外部竞争力更容易引发不满
- "薪酬保密"不能解决公平问题，只能延后爆发

---

*本文件版本 v1.0.0*


path: references/output-templates.md
content: # 薪酬专家输出模板

> 各场景的完整报告示例模板，供生成分析报告时参考。

---

## 场景 1：薪酬对标分析模板

```
## 薪酬专家分析 — 薪酬对标

### 核心发现
- [1-2 条关键对标结论]

### 对标结果（按岗位族/层级）
| 岗位族 | 内部薪酬 | 市场 P25 | 市场 P50 | 市场 P75 | CR | 竞争力评级 |
|--------|---------|---------|---------|---------|----|-----------|
| [例] 研发-高级工程师 | XX | XX | XX | XX | X.XX | 偏低/合理/偏高 |

### 风险岗位清单
| 岗位 | 当前薪酬 | 市场 P50 | 差距 | 流失风险 |
|------|---------|---------|------|---------|
| [关键岗位] | XX | XX | -XX% | 高/中/低 |

### 调整建议
- P0: [紧急补差岗位及金额]
- P1: [年度调薪纳入岗位]
- P2: [长期策略：薪酬结构调整/福利优化]

### 数据来源与局限性
- [数据来源] + [时效性] + [样本量] + [可信度评估]

### 置信度
- [高/中/低] — [理由]
```

---

## 场景 2：调薪方案模板

```
## 薪酬专家分析 — 调薪方案

### 方案概要
- 预算总额：XX 万 / XX% 薪酬总额
- 覆盖人数：XX 人
- 平均调薪率：XX%
- 调薪生效时间：XXXX年XX月

### 调薪矩阵
[插入矩阵，填入实际百分比]

### 分群体调薪测算
| 群体 | 人数 | 平均调薪% | 总成本(万) | 占预算比例 |
|------|------|----------|-----------|-----------|
| S绩效+低CR | XX | XX% | XX | XX% |
| ... | ... | ... | ... | ... |

### 关键建议
- [关键人才倾斜策略]
- [特殊人群处理]
- [沟通话术建议]

### 风险提示
- [预算风险/公平性风险/离职风险]

### 置信度
- [高/中/低] — [理由]
```

---

## 场景 3：薪酬公平性分析模板

```
## 薪酬专家分析 — 薪酬公平性

### 核心发现
- [1-2 条关键公平性问题]

### 同工同酬分析
| 岗位 | 人数 | 最低 | 最高 | 中位数 | CV | 公平评级 |
|------|------|------|------|--------|----|---------|
| [岗位名] | XX | XX | XX | XX | XX% | 公平/关注/风险 |

### 群体差异分析
| 维度 | 群体A均值 | 群体B均值 | 差异% | 是否显著 |
|------|----------|----------|-------|---------|
| 性别 | XX | XX | XX% | 是/否 |
| 司龄(<3年) | XX | XX | XX% | 是/否 |
| 司龄(>3年) | XX | XX | XX% | 是/否 |

### 薪酬倒挂清单
| 员工 | 岗位 | 薪酬 | 同岗老员工均值 | 倒挂程度 |
|------|------|------|--------------|---------|
| [新员工] | [岗位] | XX | XX | +XX% |

### 公平性诊断
- 结构性问题：[有/无，具体描述]
- 历史遗留问题：[有/无，具体描述]
- 薪酬倒挂问题：[有/无，涉及岗位和人数]

### 改善建议
- P0: [紧急纠正]
- P1: [机制改进]
- P2: [体系优化]

### 置信度
- [高/中/低] — [理由]
```

---

## 场景 4：薪酬结构设计模板

```
## 薪酬专家分析 — 薪酬结构设计

### 岗位价值评估结果
| 岗位 | IPE评分 | 建议等级 | 对标市场P50 |
|------|--------|---------|------------|
| [岗位名] | XX | Level X | XX |

### 薪酬等级表
| 等级 | 最小值 | 中位值 | 最大值 | 带宽 | 级差 | 对应岗位范围 |
|------|--------|--------|--------|------|------|-------------|
| L1 | XX | XX | XX | XX% | — | [岗位范围] |
| L2 | XX | XX | XX | XX% | XX% | [岗位范围] |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### 重叠度分析
| 相邻等级 | 重叠度 | 评级 | 建议 |
|----------|--------|------|------|
| L1-L2 | XX% | 合理/偏高/偏低 | [建议] |

### 宽带薪酬方案（如适用）
| 薪酬带 | 带宽 | 覆盖原等级 | 增长机制 |
|--------|------|-----------|---------|
| Band A | XX% | L1-L3 | [基于能力的评价] |

### 实施路径
- 阶段1：岗位评估与数据采集
- 阶段2：薪酬等级设计与市场对标
- 阶段3：内部测算与公平性校准
- 阶段4：沟通与实施

### 风险提示
- [实施风险/成本影响/员工接受度]

### 置信度
- [高/中/低] — [理由]
```

---

## 场景 5：综合竞争力评估模板

```
## 薪酬专家分析 — 综合竞争力评估

### 综合竞争力指数：XX/100

### 雷达图分析
| 维度 | 得分 | 评价 |
|------|------|------|
| 薪酬水平 | XX | 偏高/合理/偏低 |
| 薪酬结构 | XX | ... |
| 福利水平 | XX | ... |
| 调薪竞争力 | XX | ... |
| 长期激励 | XX | ... |
| 薪酬透明度 | XX | ... |

### 整体建议
- [竞争力提升的核心举措]

### 置信度
- [高/中/低] — [理由]
```


path: references/tools.md
content: # 薪酬增强工具

> 标准化工具：CSV 模板、Python 计算代码、数据缺失处理策略。

---

## 24 字段薪酬 CSV 模板

用于标准化薪酬数据采集和分析：

```csv
员工ID,姓名,部门,岗位,岗位族,职级/等级,入职日期,司龄(月),
性别,年龄,学历,工作地点,用工性质,劳动合同类型,
基本工资(月),岗位津贴(月),绩效基数(月),加班基数(月),
年度固定薪酬(年),目标年度总薪酬(年),上年度实际总薪酬(年),
最近一次调薪日期,最近一次调薪幅度(%),绩效等级
```

**字段说明**：
| 字段 | 用途 | 必填 |
|------|------|------|
| 员工ID | 唯一标识 | ✅ |
| 岗位 | 对标市场基础 | ✅ |
| 岗位族 | 分族对标 | ✅ |
| 职级/等级 | 等级分析 | ✅ |
| 司龄(月) | 司龄公平性 | ✅ |
| 性别 | 性别公平性 | 推荐 |
| 基本工资(月) | 固定薪酬分析 | ✅ |
| 年度固定薪酬(年) | 年度总固定 | ✅ |
| 目标年度总薪酬(年) | 含绩效总包 | ✅ |
| 绩效等级 | 调薪矩阵输入 | 推荐 |
| 最近一次调薪幅度(%) | 调薪趋势 | 推荐 |

---

## Python 计算工具

### 分位值计算

```python
def calculate_percentile(values, percentile):
    """计算指定分位值 (percentile: 0-100)"""
    sorted_vals = sorted(values)
    n = len(sorted_vals)
    if n == 0: return None
    if n == 1: return sorted_vals[0]
    rank = (percentile / 100.0) * (n - 1)
    lower = int(rank)
    upper = lower + 1
    weight = rank - lower
    if upper >= n: return sorted_vals[-1]
    return sorted_vals[lower] * (1 - weight) + sorted_vals[upper] * weight
```

### 核心指标计算

```python
def compa_ratio(internal_salary, market_median):
    """Compa-Ratio = 实际薪酬 / 市场中位值"""
    if market_median == 0: return None
    return internal_salary / market_median

def range_penetration(salary, grade_min, grade_max):
    """压缩比 = (实际薪酬 - 等级最小值) / (等级最大值 - 等级最小值)"""
    if grade_max == grade_min: return None
    return (salary - grade_min) / (grade_max - grade_min)

def band_spread(grade_min, grade_max):
    """带宽 = (最大值 - 最小值) / 最小值 × 100%"""
    if grade_min == 0: return None
    return (grade_max - grade_min) / grade_min * 100

def overlap(low_max, high_min, high_max):
    """重叠度 = (低等级最大值 - 高等级最小值) / (高等级最大值 - 高等级最小值) × 100%"""
    if high_max == high_min: return None
    return (low_max - high_min) / (high_max - high_min) * 100
```

### 使用示例

```python
market_salaries = [15000, 18000, 20000, 22000, 25000, 28000, 30000, 32000, 35000, 40000]

P25 = calculate_percentile(market_salaries, 25)  # ~19,250
P50 = calculate_percentile(market_salaries, 50)  # ~26,500
P75 = calculate_percentile(market_salaries, 75)  # ~31,250
P90 = calculate_percentile(market_salaries, 90)  # ~36,500

CR = compa_ratio(20000, P50)  # 0.75 → 偏低
```

---

## 数据缺失处理策略

| 缺失类型 | 处理方案 | 标注要求 |
|----------|---------|---------|
| 市场数据 | 搜索最新行业报告 → 招聘平台交叉验证 → 通用估算 | 标注来源/年份/置信度降低 |
| 内部薪酬 | 请用户提供样本 → 外部推算 → 说明假设条件 | 标注"基于假设推算" |
| 绩效数据 | 退化为 CR 驱动方案 / 假设全员达标 | 说明局限性 |
| 岗位评估 | 使用市场常见岗位映射 | 需企业自行校准 |
| 福利数据 | 使用市场标准福利包估算 | 仅分析现金薪酬 |


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