Skill: tuobadaidai/salary-market-analysis (version 2.0.0)

--- name: salary-market-analysis version: 2.0.0 description: 薪酬市场调研分析技能（增强版）。支持多源数据收集、24字段标准化CSV模板、年薪自动计算、分位值计算（P10-P90）、17章节专业报告生成、多格式输出（Excel/Markdown/Word）。 tags: [hr, compensation, salary, benchmarking, market-analysis, report, data-processing, 薪酬调研] 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) 专业的薪酬市场调研工具，支持多源数据融合、数据清洗、分位值计算和专业报告生成。 --- ## ✨ 功能特性 - **24 字段标准化模板**：覆盖基础信息、岗位信息、公司信息、薪酬信息、人才要求 5 大维度 - **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**：招聘网站 + 行业报告 + 财报 + 论坛，权重可调 - **17 章节专业报告**：从数据概述到调整建议，结构完整 - **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 # 16 字段基础模板 │ └── salary_data_template_24.csv # 24 字段增强模板 ⭐ ├── references/ # 参考文档 │ ├── report-template.md # 17 章节报告模板 │ ├── salary-methodology.md # 薪酬方法论 │ ├── global-data-sources.md # 全网数据源指南（20+ 渠道） │ └── 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（多源整合） ├── 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） ↓ 数据收集（5 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 ↓ 数据处理 ├─ 多源整合（multi_source_processor.py） ├─ 权重应用 ├─ 薪酬区间转换（月薪 × 12） └─ 分位值计算（P10-P90） ↓ 报告生成 ├─ Markdown 报告（参照 report-template.md） ├─ Word 格式转换 └─ Excel 数据输出 ``` --- ## 📊 24 字段数据模板 | # | 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 / 智联招聘 / 脉脉 / 行业报告 | | 3 | link | 数据链接 | https://... | | 4 | collect_date | 收集日期 | 2026-04 | | 5 | position | 岗位名称 | 法务总监 | | 6 | level | 岗位级别 | 总监 / 经理 / 高级 / 初级 | | 7 | department | 所属部门 | 法务部 | | 8 | responsibility | 职责描述 | 负责... | | 9 | skills | 技能要求 | 法律职业资格 / 英语流利 | | 10 | location | 工作地点 | 深圳光明 | | 11 | company_name | 公司名称 | 英威腾电气 | | 12 | company_size | 公司规模 | 1000-5000 人 | | 13 | industry | 所属行业 | 制造业 | | 14 | company_type | 公司类型 | 上市公司 / 民营 / 外商独资 | | 15 | company_address | 公司地址 | 深圳市光明区... | | 16 | salary_range | 薪酬区间（原始文本） | 4-5.5 万·14 薪 | | 17 | salary_structure | 薪酬结构 | 基本工资 + 绩效 + 年终奖 | | 18 | benefits | 福利待遇 | 五险一金 / 补充医疗 / 年假 | | 19 | education | 学历要求 | 本科 | | 20 | major | 专业要求 | 法学 | | 21 | experience | 经验要求 | 5-10 年 | | 22 | age | 年龄要求 | 30-40 | | 23 | other_requirements | 其他要求 | 英语六级 / 有海外经验 | | 24 | post_date | 发布日期 | 2026-03-15 | ### 16 字段模板（快速版） `salary_data_template.csv` 适用于快速调研，仅包含核心字段： `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, 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 --- ## 📈 多源数据整合权重 ```python SOURCE_TYPES = { '招聘网站': {'weight': 1.0, 'quality': 0.9}, # 前程无忧、猎聘、智联招聘等 '行业报告': {'weight': 1.2, 'quality': 0.95}, # Mercer、Willis Towers Watson '财报': {'weight': 1.1, 'quality': 0.95}, # 上市公司年报 '论坛': {'weight': 0.8, 'quality': 0.7}, # 脉脉、知乎等 '其他': {'weight': 0.9, 'quality': 0.75} # 其他来源 } ``` --- ## 📝 参考文档 1. **report-template.md** - 17 章节专业报告模板（数据概况、分位值、行业对比、薪酬诊断、调整建议） 2. **salary-methodology.md** - 薪酬调研方法论（分位值定义、统计学原理、数据质量评估） 3. **global-data-sources.md** - 20+ 数据渠道指南（薪酬分享平台、社交媒体、技术社区、行业报告） 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 24 字段模板 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. 生成报告 python3 scripts/multi_source_processor.py -i clean_data.csv -o report.json # 5. 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 + 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 24 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. **样本量要求**：每个岗位至少 10 个有效样本，推荐 20+ 6. **异常值处理**：极高薪酬（>200 万/年）需标注可能含股权激励 7. **薪月数注意**：注意区分 12 薪、13 薪、14 薪等不同薪月数


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