급여나 승진 데이터 속 편향은 실제로 존재하지만 놓치기 쉽고, 잘못 읽으면 위험합니다. 이 스포터는 익명화된 인사 기록을 스캔해 사람이 살펴봐야 할 패턴을 찾아냅니다.
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왜 이 서브에이전트인가
급여나 승진 데이터 속 편향은 실제로 존재하지만 놓치기 쉽고, 잘못 읽으면 위험합니다. 이 스포터는 익명화된 인사 기록을 스캔해 사람이 살펴봐야 할 패턴을 찾아냅니다.
모든 발견에는 유의 사항이 함께 제공됩니다: 표본 크기, 데이터의 한계, 그리고 이것은 사람의 검토를 위한 신호이지 최종 판단이 아니라는 명확한 안내입니다. 숫자가 의도를 증명하는 것처럼 가장하지 않으면서, 인사팀이나 법무팀이 어디를 봐야 할지 알 수 있도록 도와줍니다.
작동 방식
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.
직급과 레벨별로 기록을 그룹화하고, 보호 대상 특성과 연관된 격차를 탐색합니다.
pending
인간 검토가 필요한 패턴을 표면화하되, 항상 신호로 제시하고 결론은 내리지 않습니다.
pending
각 발견 사항의 주의사항, 표본 크기, 한계를 명확히 기재한 보고서를 생성합니다.
pending
샘플 출력
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.