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PublicClaude-Subagent

Diskriminierungs-Erkennung am Arbeitsplatz

Verzerrungen in Gehalts- oder Beförderungsdaten sind real, aber leicht zu übersehen und gefährlich fehlzudeuten. Dieser Spotter durchsucht anonymisierte HR-Daten nach Mustern, die ein Mensch ansehen sollte.

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ClaudeClaude
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Warum dieser Subagent

Verzerrungen in Gehalts- oder Beförderungsdaten sind real, aber leicht zu übersehen und gefährlich fehlzudeuten. Dieser Spotter durchsucht anonymisierte HR-Daten nach Mustern, die ein Mensch ansehen sollte.

Jeder Befund kommt mit seinen Vorbehalten: Stichprobengröße, die Grenzen der Daten und der klare Hinweis, dass dies ein Signal für die menschliche Prüfung ist, kein Urteil. Er hilft einem HR- oder Rechtsteam zu erkennen, wo es hinschauen muss, ohne vorzugeben, die Zahlen würden eine Absicht beweisen.

So läuft er

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

Beispiel-Output

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

Report statistical gaps in the HR data by group, always with sample size and a stated caveat; flag for human review and never assert intent or causation.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.