Biasul în datele de salarizare sau promovare e real, dar ușor de trecut cu vederea și periculos de interpretat greșit. Spotter-ul ăsta scanează înregistrările HR anonimizate pentru tipare pe care o persoană ar trebui să le examineze.
Biasul în datele de salarizare sau promovare e real, dar ușor de trecut cu vederea și periculos de interpretat greșit. Spotter-ul ăsta scanează înregistrările HR anonimizate pentru tipare pe care o persoană ar trebui să le examineze.
Fiecare constatare vine cu avertismentele ei: dimensiunea eșantionului, limitele datelor și o notă clară că ăsta e un semnal pentru revizuire umană, nu un verdict. Ajută echipa HR sau juridică să știe unde să se uite, fără să pretindă că cifrele dovedesc vreo intenție.
Cum funcționează
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.
Grupează înregistrările pe rol și nivel, apoi caută decalaje care corelează cu atributele protejate.
pending
Scoate în evidență tiparele care merită o revizuire umană, prezentate întotdeauna ca semnale, niciodată ca concluzii.
pending
Generează un raport cu mențiunile necesare, dimensiunile eșantioanelor și limitele fiecărei constatări explicate clar.
pending
Exemplu de 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.