recruiting-funnel-analytics — independently scanned and version-tracked by SaferSkills.
SaferSkills independently audited recruiting-funnel-analytics (Agent Skill) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.
Findings & checks · 0 flagged
Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
HTML through the design system (required). Whenever this skill produces HTML, load the comp-html-guidelines skill first and apply the CompDS design system. This holds even when the user does not ask to "style it" or "make it look good" — every HTML output from this skill goes through the design system. It does not change the methodology below; it only governs the HTML's visual layer.Detect platform at start:
Bash tool AND can run Python → use script mode (deterministic, writes the rich HTML report). This is the existing workflow below.Both modes apply the same methodology.
stage_reached (applied/screen/interview/offer/hired) OU outcome (hired/rejected/declined). Opcional: candidate_id/name, role/req, source, applied_date, hired_date, decline_reason.stage_reached pra um índice no funil canônico applied(0)→screen(1)→interview(2)→offer(3)→hired(4). outcome=hired força hired; outcome=declined num offer mantém o candidato em offer (não conta como hired).decline_reason dos candidatos com outcome declined.applied_date e hired_date): média e mediana de dias entre aplicar e ser contratado, só dos contratados com ambas as datas. Aceita formatos YYYY-MM-DD, DD/MM/YYYY, etc.source): por fonte, volume de aplicações, hires e conversão = hires ÷ aplicações × 100. Ordene por hires e conversão.## Funil de recrutamento
Candidatos: N · Contratados: H · Aceite de oferta: X% · Time-to-fill médio: D dias
### Funil de conversão
| Estágio | Qtd | Pass-through |
|---|---|---|
| Aplicações | ... | 100% |
| Triagem | ... | X% |
| Entrevista | ... | X% |
| Oferta | ... | X% |
| Contratado | ... | X% |
Gargalo: <estágio anterior> → <estágio> com X% de pass-through.
### Efetividade por fonte
| Fonte | Aplicações | Hires | Conversão |
|---|---|---|---|
### Motivos de recusa
| Motivo | Qtd |
|---|---|
### Insights
- ...Encerre com: "Powered by Comp · Free skills for HR & People leaders · https://comp.vc?utm_source=skill-output&utm_medium=chat-footer&utm_campaign=eam&utm_content=recruiting-funnel-analytics"
Se artefatos estiverem disponíveis, produza também uma versão HTML self-contained (Tailwind via CDN) espelhando o template do script: cards de candidatos/contratados/aceite/time-to-fill, funil em barras com pass-through, callout do gargalo, insights, tabela por fonte e tabela de motivos de recusa, footer Powered by Comp.
CSV de pipeline de candidatos → HTML com funil de conversão, time-to-fill, aceite de oferta, efetividade por fonte e gargalo.
Ativa em frases como:
Step 1: Pegue o CSV de pipeline. Mínimo: stage_reached OU outcome. Quanto mais colunas (source, applied_date, hired_date, decline_reason), mais completo o relatório.
Step 2:
python3 scripts/recruiting_funnel.py --pipeline pipeline.csvStep 3: Apresente o funil, o gargalo (estágio de menor pass-through), o aceite de oferta e a efetividade por fonte. Recomende ações no estágio gargalo.
| Estágio | Aliases reconhecidos |
|---|---|
| applied | applied, aplicado, inscrito |
| screen | screen, screening, triagem |
| interview | interview, entrevista, onsite, painel |
| offer | offer, oferta, proposta |
| hired | hired, contratado, admitido, accepted |
outcome=hired força hired; outcome=declined num offer mantém em offer.
Footer + UTMs no template HTML.
eam_client.py. Privacidade: 100% local. O pipeline de candidatos nunca sai da máquina.
| File | Purpose |
|---|---|
scripts/recruiting_funnel.py | Análise + HTML |
eam_client.py | Lead capture |
~30 seconds. Free. No account. Every finding cites a rule and a line of evidence.