Skill: tuobadaidai/skill-salary-market-analysis (version 3.0.0)

--- name: salary-market-analysis version: 3.0.0 description: 薪酬市场调研分析技能（全球版）。支持国内+海外多源数据、28字段全球化模板、多币种自动换算（20+货币）、PPP购买力平价调整、分位值计算、17+章节专业报告、外派薪酬建议、多格式输出。 tags: [hr, compensation, salary, benchmarking, market-analysis, report, data-processing, 薪酬调研, 海外薪酬, global-compensation, ppp] metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"],"env":{"SALARY_DATA_DIR":"optional - 数据存放目录，默认 skill 目录"}}}} --- # 薪酬市场调研分析 (Salary Market Analysis) v3.0 专业的薪酬市场调研工具，支持**国内 + 海外**多源数据融合、多币种自动换算、PPP 购买力平价调整、数据清洗、分位值计算和专业报告生成。 --- ## ✨ 功能特性 - **28 字段全球化模板**：覆盖基础信息、岗位、公司、薪酬、地域、人才要求 6 大维度 - **多币种自动换算**：支持 20+ 货币（USD/EUR/GBP/JPY/SGD/HKD 等），自动识别国家→货币映射 - **PPP 购买力平价调整**：基于国别薪酬系数矩阵 v2.0，覆盖 27 个国家/地区 - **年薪自动计算**：月薪 × 薪月数，含奖金月份 - **细粒度分位值**：P10/P25/P30/P40/P50/P60/P70/P75/P80/P90，支持加权计算 - **多源数据融合**：国内（BOSS/猎聘/脉脉）+ 海外（LinkedIn/Glassdoor/BLS/ONS） - **17+ 章节专业报告**：含海外薪酬对比矩阵、PPP 解读、外派薪酬建议 - **外派薪酬计算**：COLA 生活成本调整 + hardship allowance 艰苦补贴 - **多格式输出**：Excel 数据表 + Markdown 报告 + Word 文档 --- ## 📁 技能结构 ``` skill-salary-market-analysis/ ├── SKILL.md # 本文件（配置和说明） ├── assets/ │ ├── salary_data_template.csv # 20 字段基础模板（含 country/currency） │ └── salary_data_template_24.csv # 28 字段增强模板 ⭐（含 PPP） ├── references/ # 参考文档 │ ├── report-template.md # 17+ 章节报告模板（含海外章节） │ ├── salary-methodology.md # 薪酬方法论 │ ├── global-data-sources.md # 40+ 数据渠道（国内 + 海外）⭐ │ └── data-collection-guide.md # 数据收集操作指南 └── scripts/ # Python 脚本 ├── multi_source_processor.py # ⭐ 核心处理脚本 V3（多币种 + PPP） ├── currency_converter.py # ⭐ 汇率 + PPP 转换器（独立工具） ├── data_processor.py # 基础处理器 ├── data_cleaner.py # 数据清洗 ├── csv_to_excel.py # CSV 转 Excel └── markdown_to_word.py # Markdown 转 Word ``` --- ## 🔧 依赖安装 ```bash pip install numpy>=1.21.0 pandas>=1.3.0 openpyxl>=3.0.0 python-docx>=0.8.11 beautifulsoup4>=4.11.0 # 可选：Playwright 自动化 pip install playwright>=1.40.0 playwright install chromium ``` --- ## 🔄 工作流程 ``` 用户需求 ↓ 岗位识别（级别 / 行业 / 地域 / 国家） ↓ 数据收集（7 种方案可选） ├─ 方案 1: 全网搜索 + 手动收集（最稳定，推荐首选） ├─ 方案 2: Tampermonkey 用户脚本 ├─ 方案 3: Chrome 扩展 ├─ 方案 4: OCR 截图识别 ├─ 方案 5: Playwright 自动化 ├─ 方案 6: 海外招聘平台（LinkedIn/Indeed/Glassdoor） └─ 方案 7: 政府统计数据（BLS/ONS/MOM） ↓ 数据处理 ├─ 多源整合（multi_source_processor.py） ├─ 币种自动换算（--target-currency CNY/USD） ├─ PPP 购买力平价调整（--with-ppp） ├─ 权重应用 └─ 分位值计算（P10-P90） ↓ 报告生成 ├─ Markdown 报告（参照 report-template.md） ├─ 海外薪酬对比矩阵 ├─ 外派薪酬建议 ├─ Word 格式转换 └─ Excel 数据输出 ``` --- ## 📊 28 字段数据模板（全球化增强版） | # | 字段 | 说明 | 示例 | |---|------|------|------| | 1 | id | 唯一标识 | 1 | | 2 | source | 数据来源 | 前程无忧 / 猎聘 / LinkedIn / Glassdoor / BLS | | 3 | link | 数据链接 | https://... | | 4 | collect_date | 收集日期 | 2026-04 | | 5 | position | 岗位名称 | HR Manager / HRBP | | 6 | level | 岗位级别 | 总监 / 经理 / 高级 / 初级 | | 7 | department | 所属部门 | 人力资源部 | | 8 | responsibility | 职责描述 | 负责... | | 9 | skills | 技能要求 | SHRM 认证 / 英语流利 | | 10 | location | 工作地点 | 深圳 / 新加坡 / 旧金山 | | 11 | country | 国家/地区 | 中国 / 新加坡 / 美国 ⭐ | | 12 | currency | 原始货币 | CNY / SGD / USD ⭐ | | 13 | company_name | 公司名称 | DIDA Holdings | | 14 | company_size | 公司规模 | 1000-5000 人 | | 15 | industry | 所属行业 | 互联网 / 旅游 | | 16 | company_type | 公司类型 | 上市公司 / 民营 / 外商独资 | | 17 | company_address | 公司地址 | 深圳市... | | 18 | salary_range | 薪酬区间（原始文本） | 4-5.5 万·14 薪 / $120k-150k | | 19 | salary_structure | 薪酬结构 | 基本工资 + 绩效 + 年终奖 / Base + RSU | | 20 | benefits | 福利待遇 | 五险一金 / 补充医疗 / 401k | | 21 | education | 学历要求 | 本科 / 硕士 | | 22 | major | 专业要求 | 人力资源管理 / 工商管理 | | 23 | experience | 经验要求 | 5-10 年 | | 24 | age | 年龄要求 | 30-40 | | 25 | other_requirements | 其他要求 | 英语六级 / 海外经验 | | 26 | post_date | 发布日期 | 2026-03-15 | | 27 | annual_salary_usd | 美元年薪（自动计算）⭐ | 8.5 | | 28 | ppp_adjusted | PPP 调整后年薪（CNY）⭐ | 22.5 | ### 20 字段基础模板（快速版） `salary_data_template.csv` 适用于快速调研，包含核心字段 + 海外必需字段： `id, position, company_name, company_type, salary_range, salary_monthly_low, salary_monthly_high, months, annual_salary_low, annual_salary_high, annual_salary_avg, location, country, currency, annual_salary_usd, ppp_adjusted, experience, education, source, collect_date` ### 年薪计算规则 - 月薪 × 薪月数 ÷ 10000 = 年薪（万元） - 年薪下限 = 月薪下限 × 薪月数 ÷ 10000 - 年薪上限 = 月薪上限 × 薪月数 ÷ 10000 - 年薪平均 = (年薪下限 + 年薪上限) ÷ 2 - 如标注"X 万/年"则直接取该值 ### 海外薪酬口径说明 - **美国**：Base Salary + Bonus + RSU（股票）= Total Compensation - **新加坡**：13th month AWS + Performance Bonus - **英国**：Basic + Car Allowance + Pension - **日本**：基本工资 + 赏与（通常 2 次/年） - **海外数据填写时务必标注 country 和 currency 字段** --- ## 📈 多源数据整合权重 ```python SOURCE_TYPES = { '招聘网站': {'weight': 1.0, 'quality': 0.9}, # BOSS、猎聘、LinkedIn、Indeed 等 '行业报告': {'weight': 1.2, 'quality': 0.95}, # Mercer、Robert Half、Michael Page '财报': {'weight': 1.1, 'quality': 0.95}, # SEC 10-K、上市公司年报 '论坛': {'weight': 0.8, 'quality': 0.7}, # 脉脉、Blind、Reddit 等 '其他': {'weight': 0.9, 'quality': 0.75} # 政府统计等 } ``` --- ## 🌍 海外薪酬分析功能 ### 汇率换算 内置 25+ 货币汇率表（基准 2026-05），支持通过 CNY 中间货币自动换算： ```bash # 单笔换算 python3 scripts/currency_converter.py --convert 120000 --from USD --to CNY # 💱 120000.0 USD = 864000.00 CNY # CSV 批量换算 python3 scripts/currency_converter.py -i data.csv -o output.csv --target-currency USD ``` ### PPP 购买力平价调整 基于国别薪酬系数矩阵 v2.0（27 国），反映同等生活水平需要的薪酬： ```bash # 单笔 PPP 对比 python3 scripts/currency_converter.py --ppp-salary 1000000 --from-country US --to-country CN # 📊 PPP 购买力对比： # 美国: ¥1,000,000 (系数 2.58) # ≈ 中国: ¥387,597 (系数 1.00) # 同等生活水平 ``` ### 外派薪酬包计算 ```bash # 外派薪酬建议 python3 scripts/currency_converter.py --expat-salary 500000 --host-country SG --home-country CN # 🌍 外派薪酬包建议 (新加坡): # 基准薪酬: ¥500,000 # COLA 调整: +¥525,000 (指数 2.1) # 艰苦补贴: ¥25,000 (5%) # ───────────── # 总包: ¥1,050,000 ``` ### 全局分析 ```bash # 海外薪酬分析（自动换算到 USD + PPP 调整） python3 scripts/multi_source_processor.py -i data.csv -o report.json \ --target-currency USD --with-ppp --ppp-base-country 中国 ``` --- ## 📝 参考文档 1. **report-template.md** — 17+ 章节专业报告模板（含海外薪酬章节、外派建议） 2. **salary-methodology.md** — 薪酬调研方法论（分位值定义、PPP 原理） 3. **global-data-sources.md** — 40+ 数据渠道指南（国内 + 海外、政府统计） 4. **data-collection-guide.md** — 数据收集操作指南 --- ## 💡 使用示例 ### 快速开始 ```bash # 1. 复制 28 字段增强模板 cp assets/salary_data_template_24.csv data.csv # 2. 收集数据（手动或通过工具） # ... 填写 data.csv ... # 3. 数据清洗 python3 scripts/data_cleaner.py -i data.csv -o clean_data.csv # 4. 国内薪酬分析（默认 CNY） python3 scripts/multi_source_processor.py -i clean_data.csv -o report.json # 5. 海外薪酬分析（自动换算到 USD） python3 scripts/multi_source_processor.py -i clean_data.csv -o report.json --target-currency USD # 6. PPP 购买力平价调整 python3 scripts/multi_source_processor.py -i clean_data.csv -o report.json --with-ppp # 7. 转 Excel python3 scripts/csv_to_excel.py -i clean_data.csv -o salary_report.xlsx ``` ### 完整流程（AI 辅助） 1. 用户提供岗位需求（岗位名称 + 地域/国家 + 级别） 2. 使用 `web-search-plus` 搜索目标岗位薪酬信息 3. 提取关键数据填写到 28 字段 CSV 模板 4. 运行清洗和处理脚本 5. 基于报告模板生成 17+ 章节 Markdown 报告 6. 可选转换为 Word 文档 --- ## ⚠️ 注意事项 1. **真实数据优先**：明确禁止使用模拟数据，强制从真实渠道获取 2. **数据时效性**：优先收集近 6 个月内的数据 3. **地域差异**：不同城市/国家薪酬差异大，需按地域分类分析 4. **行业对标**：选择同行业或相近行业的数据进行比较 5. **职级匹配**：确保职级定义一致（不同公司职级体系不同） 6. **样本量要求**：每个岗位至少 10 个有效样本，推荐 20+ 7. **异常值处理**：极高薪酬（>200 万/年）需标注可能含股权激励 8. **薪月数注意**：注意区分 12 薪、13 薪、14 薪等不同薪月数 9. **海外薪酬口径**：区分 Base Salary / Bonus / RSU / Total Compensation 10. **货币换算**：汇率基准日为 2026-05，实际使用请标注日期 11. **PPP 调整**：购买力平价系数基于 Numbeo/IMF 数据，仅供参考 12. **外派补贴**：COLA + hardship allowance 需结合公司政策调整


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