jpskill.com
📦 その他 コミュニティ

comp-analysis

Analyze compensation — benchmarking, band placement, and equity modeling. Trigger with "what should we pay a [role]", "is this offer competitive", "model this equity grant", or when uploading comp data to find outliers and retention risks.

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o comp-analysis.zip https://jpskill.com/download/22622.zip && unzip -o comp-analysis.zip && rm comp-analysis.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/22622.zip -OutFile "$d\comp-analysis.zip"; Expand-Archive "$d\comp-analysis.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\comp-analysis.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して comp-analysis.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → comp-analysis フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

/comp-analysis

見慣れないプレースホルダーがある場合や、どのツールが接続されているかを確認する必要がある場合は、CONNECTORS.md を参照してください。

ベンチマーキング、バンド配置、および計画のために報酬データを分析します。採用、維持、および株式計画のための市場データに対する報酬のベンチマーク設定を支援します。

使用法

/comp-analysis $ARGUMENTS

私が必要とする情報

オプション A: 単一ロール分析 「SF のシニアソフトウェアエンジニアにはいくら支払うべきですか？」

オプション B: 報酬データのアップロード CSV をアップロードするか、報酬バンドを貼り付けてください。配置を分析し、外れ値を特定し、市場と比較します。

オプション C: 株式モデリング 「株価 50 ドルで 4 年間にわたる 10,000 株のリフレッシュグラントをモデル化してください。」

報酬フレームワーク

総報酬の構成要素

  • 基本給: 現金報酬
  • 株式: RSU、ストックオプション、またはその他の株式
  • ボーナス: 年間目標ボーナス、サインオンボーナス
  • 福利厚生: 健康、退職金、特典（定量化がより困難）

主要変数

  • 役割: 職務と専門分野
  • レベル: IC レベル、管理職レベル
  • 場所: 地理的給与調整
  • 会社ステージ: スタートアップ vs 成長期 vs 公開企業
  • 業界: テック vs 金融 vs ヘルスケア

データソース

  • ~~compensation data がある場合: 検証済みのベンチマークをプルします
  • ない場合: Web 調査、公開給与データ、およびユーザー提供のコンテキストを使用します
  • 常にデータの鮮度とソースの制限に注意してください

出力

基本給、株式、および総報酬のパーセンタイルバンド（25th、50th、75th、90th）を提供します。場所調整と会社ステージのコンテキストを含めます。

## Compensation Analysis: [Role/Scope]

### Market Benchmarks
| Percentile | Base | Equity | Total Comp |
|------------|------|--------|------------|
| 25th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 50th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 75th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 90th | $[X] | $[X] | $[X] |

**Sources:** [Web research, compensation data tools, or user-provided data]

### Band Analysis (if data provided)
| Employee | Current Base | Band Min | Band Mid | Band Max | Position |
|----------|-------------|----------|----------|----------|----------|
| [Name] | $[X] | $[X] | $[X] | $[X] | [Below/At/Above] |

### Recommendations
- [Specific compensation recommendations]
- [Equity considerations]
- [Retention risks if applicable]

コネクタが利用可能な場合

~~compensation data が接続されている場合:

  • 役割、レベル、場所ごとの検証済み市場ベンチマークをプルします
  • 貴社のバンドをリアルタイムの市場データと比較します

~~HRIS が接続されている場合:

  • バンド分析のために現在の従業員報酬データをプルします
  • 外れ値と維持リスクを自動的に特定します

ヒント

  1. 場所が重要です — ベンチマーキングには常に場所を指定してください。SF、オースティン、ロンドンでは大きく異なります。
  2. 基本給だけでなく総報酬 — 完全な全体像のために、株式、ボーナス、および福利厚生を含めてください。
  3. データを機密に保つ — 報酬データは機密情報です。結果は会話内に留まります。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

/comp-analysis

If you see unfamiliar placeholders or need to check which tools are connected, see CONNECTORS.md.

Analyze compensation data for benchmarking, band placement, and planning. Helps benchmark compensation against market data for hiring, retention, and equity planning.

Usage

/comp-analysis $ARGUMENTS

What I Need From You

Option A: Single role analysis "What should we pay a Senior Software Engineer in SF?"

Option B: Upload comp data Upload a CSV or paste your comp bands. I'll analyze placement, identify outliers, and compare to market.

Option C: Equity modeling "Model a refresh grant of 10K shares over 4 years at a $50 stock price."

Compensation Framework

Components of Total Compensation

  • Base salary: Cash compensation
  • Equity: RSUs, stock options, or other equity
  • Bonus: Annual target bonus, signing bonus
  • Benefits: Health, retirement, perks (harder to quantify)

Key Variables

  • Role: Function and specialization
  • Level: IC levels, management levels
  • Location: Geographic pay adjustments
  • Company stage: Startup vs. growth vs. public
  • Industry: Tech vs. finance vs. healthcare

Data Sources

  • With ~~compensation data: Pull verified benchmarks
  • Without: Use web research, public salary data, and user-provided context
  • Always note data freshness and source limitations

Output

Provide percentile bands (25th, 50th, 75th, 90th) for base, equity, and total comp. Include location adjustments and company-stage context.

## Compensation Analysis: [Role/Scope]

### Market Benchmarks
| Percentile | Base | Equity | Total Comp |
|------------|------|--------|------------|
| 25th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 50th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 75th | $[X] | $[X] | $[X] |
| 90th | $[X] | $[X] | $[X] |

**Sources:** [Web research, compensation data tools, or user-provided data]

### Band Analysis (if data provided)
| Employee | Current Base | Band Min | Band Mid | Band Max | Position |
|----------|-------------|----------|----------|----------|----------|
| [Name] | $[X] | $[X] | $[X] | $[X] | [Below/At/Above] |

### Recommendations
- [Specific compensation recommendations]
- [Equity considerations]
- [Retention risks if applicable]

If Connectors Available

If ~~compensation data is connected:

  • Pull verified market benchmarks by role, level, and location
  • Compare your bands against real-time market data

If ~~HRIS is connected:

  • Pull current employee comp data for band analysis
  • Identify outliers and retention risks automatically

Tips

  1. Location matters — Always specify location for benchmarking. SF vs. Austin vs. London are very different.
  2. Total comp, not just base — Include equity, bonus, and benefits for a complete picture.
  3. Keep data confidential — Comp data is sensitive. Results stay in your conversation.