# employee-performance-analytics-hr

Скилл собирает KPI по отделам и сотрудникам из CSV, считает эффективность и рисует графики. Пригодится, когда нужно разобрать выгрузку по персоналу без ручных сводных таблиц.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2100 установок · ★ 5
- Автор: reason-machines
- Лицензия: LicenseRef-Unknown · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/reason-machines/data-skills/tree/HEAD/skills/employee-performance-analytics-hr/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/employee-performance-analytics-hr

## Что делает

Скилл ведёт данные по цепочке: загрузка CSV в SQLite, SQL-запросы для метрик, анализ на Python, экспорт отчётов и графиков. Внутри три аналитических представления: `department_kpis` со средним рейтингом, числом задач и отсутствий по отделам, `employee_summary` с эффективностью каждого сотрудника и `daily_productivity` с разбивкой по дням. Результаты падают в `outputs/` — CSV-файлы и папка `charts/`.

Данные должны лежать в CSV с колонками `employee_id`, `name`, `department`, `role`, `date`, `tasks_completed`, `hours_worked`, `rating`, `projects`, `absences`. Загрузчик `src/create_db.py` проверяет обязательные колонки и падает с ошибкой, если чего-то не хватает, — так что чужую выгрузку придётся сначала привести к этой схеме. Дальше `src/analyze_performance.py` берёт базу, файл `src/queries.sql` и каталог для вывода.

Зависимости ставятся из `requirements.txt`: pandas, matplotlib, seaborn, numpy. SQLite отдельно не нужен, он встроен в Python. Графики строятся через seaborn, поэтому без него визуализация не соберётся, хотя сами SQL-метрики посчитаются.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill employee-performance-analytics-hr -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/employee-performance-analytics-hr/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/employee-performance-analytics-hr/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill employee-performance-analytics-hr -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/employee-performance-analytics-hr/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill employee-performance-analytics-hr -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/employee-performance-analytics-hr/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install reason-machines/data-skills employee-performance-analytics-hr
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/employee-performance-analytics-hr/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill employee-performance-analytics-hr -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/reason-machines/data-skills --path skills/employee-performance-analytics-hr
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/employee-performance-analytics-hr/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill employee-performance-analytics-hr -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/reason-machines/data-skills/tree/HEAD/skills/employee-performance-analytics-hr/SKILL.md

## Когда брать
- посчитать средний рейтинг и число задач по каждому отделу
- найти сотрудников с высокой эффективностью и низким числом отсутствий
- собрать дневную динамику продуктивности по отделам
- выгрузить CSV-отчёты и графики из одной команды
- проверить схему входного CSV перед загрузкой в базу

## Примеры запросов агенту
- загрузи employees.csv в SQLite и посчитай KPI по отделам
- построй график среднего рейтинга по отделам из hr.db
- собери сводку по эффективности сотрудников и сохрани в outputs

## Похожие
- [analytics-data-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/analytics-data-analysis.md) — скилл · 1100 установок
- [lean-analytics](https://affpapa.org/nevibecode/skills/lean-analytics.md) — скилл · 3100 установок
- [business-analytics-reporter](https://affpapa.org/nevibecode/skills/business-analytics-reporter.md) — скилл · 2200 установок
- [seaborn](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-seaborn.md) — скилл · 2100 установок
- [data-analysis-jupyter](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-analysis-jupyter.md) — скилл · 1500 установок
- [Data Visualization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/aj-geddes-data-visualization.md) — скилл · 568 установок

Из того же набора: [reason-machines/data-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/data-skills.md) — 22 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md