Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add skills/trycomp-io/comp-skills/paygap-analysis-generatornpx skills add trycomp-io/comp-skills --skill paygap-analysis-generatorgit clone --depth 1 https://github.com/trycomp-io/comp-skillsWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/trycomp-io/comp-skills/paygap-analysis-generator)<a href="https://agentmods.dev/skills/trycomp-io/comp-skills/paygap-analysis-generator"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/trycomp-io/comp-skills/paygap-analysis-generator.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5 | $0.00164 | $0.02422 |
| Opus 5 | $0.00082 | $0.01211 |
| Sonnet 5 | $0.00033 | $0.00484 |
| Haiku 4.5 | $0.00016 | $0.00242 |
Grade A, and why
paygap-analysis-generator scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 4d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 153 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Dual-mode operation (Code + Cowork)
HTML through the design system (required). Whenever this skill produces HTML, load the
comp-html-guidelinesskill 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:
- If you have the
Bashtool AND can run Python → use script mode (deterministic, writes the rich HTML report). This is the existing workflow below. - Otherwise (e.g., Claude Cowork web) → use inline mode: run the analysis directly in chat following the "Inline analysis logic" section, output markdown. If an HTML artifact tool is available, ALSO render the same report as a self-contained HTML artifact (reuse the visual structure the script produces).
Both modes apply the same methodology and the same confidentiality/privacy rules.
Inline analysis logic (Cowork mode)
Como o usuário fornece os dados
- Cole uma tabela pequena no chat (colunas: nome, gênero, salário, nível, área) ou anexe um CSV/XLSX.
- Roster grande (>~50 linhas) fica difícil de processar manualmente sem erro. Sugira rodar em Claude Code (script mode) ou colar só uma amostra representativa.
Normalização (igual ao script)
- Gênero:
f/female/feminino/fem/mulher→ F;m/male/masculino/masc/homem→ M. Qualquer outro valor → linha excluída (a metodologia é binária por design, pra compatibilidade com reporting regulatório). Mencione isso ao usuário se relevante. - Salário: número. Formato brasileiro (
.milhar,,decimal) deve ser convertido. - Linha com gênero, salário, nível ou área faltando/vazio → excluída. Conte as exclusões.
Metodologia (fixa, idêntica ao script)
- Bucket por (área × nível): agrupe colaboradores. Para cada bucket, separe salários de F e de M.
- Regra de confidencialidade: um bucket (área × nível) só entra no cálculo de razão ponderada se tiver ≥3 pessoas de CADA gênero (≥3 F e ≥3 M). Buckets que não atingem isso são mostrados como "—" e NÃO entram nas contas. Nunca baixe esse limite de 3, ele protege a privacidade individual e é o padrão de reporting de equidade.
- Medianas, não médias: para cada bucket válido,
medF = mediana(salários F),medM = mediana(salários M). - Razão do grupo =
(medF / medM) × 100(só se medM > 0). 100% = paridade; <100% = mulheres ganham menos. - Razão ponderada por área =
Σ(razão_grupo × hc_total_grupo) ÷ Σ(hc_total_grupo), somando apenas grupos válidos (hc_total = F + M do bucket). - Razão ponderada global =
Σ(razão_área × hc_analisado_área) ÷ Σ(hc_analisado_área), onde hc_analisado_área é a soma dos hc dos buckets válidos daquela área. - Gap =
razão − 100. Gap negativo = mulheres ganham menos.
What ships with it
4 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 4d ago First seen · 153 lines · 164 tokens per session scan A 5fd2bcf0db5f
paygap-analysis-generator is a skill published in the GitHub repository trycomp-io/comp-skills (2 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 164 tokens to every session and 2,422 once invoked, about $0.0008 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
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