onboarding-kit-generator

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onboarding-kit-generator

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Gera um kit completo de onboarding (plano 30/60/90, checklist IT, stakeholder 1:1s, email de boas-vindas, script do buddy, template de 1:1 do manager) em HTML printable + Markdown editável. Receba inputs do CHRO/manager (cargo, nível, start date, contexto da empresa) e produza o kit personalizado. Dual-mode: works in Claude Code (script + rich output file) AND Claude Cowork (output generated inline as markdown, plus a self-contained HTML artifact when available). Trigger em "onboarding kit", "plano 30/60/90", "checklist de onboarding", "kit de integração", "preparar onboarding de novo colaborador", "boas-vindas para novo funcionário". Mantida pela Comp.

Dual-mode operation (Code + Cowork)

HTML pelo design system (obrigatório). Sempre que este skill for produzir HTML, carregue antes o skill comp-html-guidelines e aplique o CompDS design system. Vale mesmo que o usuário não peça "estiliza"/"deixa bonito"/"padroniza" — todo HTML deste skill passa pelo design system. Isso não altera a metodologia abaixo; governa só a camada visual do HTML.

Detect platform at start:

• If you have the Bash tool AND can run Python → use script mode (writes the rich HTML/markdown file). Existing workflow below.
• Otherwise (e.g., Claude Cowork) → use inline mode: gather the same inputs conversationally, then produce the output directly in chat as markdown following the structure below. If an HTML artifact tool is available, ALSO render a self-contained HTML version (Tailwind CDN) matching the script's template (recomendado aqui porque o kit é distribuído/printado).

Inline generation logic (Cowork mode)

Inputs a coletar (conversacional, mesmo do Step 1 abaixo):

• Mínimo: cargo + nível; data de início
• Recomendado: empresa/time/área; manager direto; buddy; contexto especial

Estrutura de saída (mesma do script, só inclua a seção se tiver conteúdo). Renderize em markdown direto no chat:

# Onboarding Kit: {cargo}

**Nível:** {nível}  ·  **Início:** {data}  ·  **Empresa:** {empresa}  ·  **Manager:** {manager}  ·  **Buddy:** {buddy}

## Plano 30/60/90

### Primeiros 30 dias: Aprender
- {item}

### Primeiros 60 dias: Contribuir
- {item}

### Primeiros 90 dias: Liderar
- {item}

## Checklist IT & Acessos
- [ ] {item}

## 1:1s estratégicos
- **{nome}** (Semana {n}): {propósito}

## Email de boas-vindas
**Assunto:** {assunto}

{corpo do email}

## Script do Buddy

{script}

## Template de 1:1 do Manager

{template}

Conteúdo precisa ser específico pro cargo + contexto (mesma régua de qualidade da seção "Conteúdo de qualidade" abaixo): 30 = aprender, 60 = contribuir, 90 = liderar; itens específicos, mensuráveis, realistas.

Artifact HTML (quando disponível): replique o template do script. Header com eyebrow "Onboarding Kit", título do cargo e linha de meta; cada seção em card; checklist IT com checkboxes; email/buddy/template em blocos pre; footer "Powered by Comp" com link comp.vc. Tailwind CDN, fonte Inter, acento da marca #ff4456.

Encerre sempre com a linha: "Powered by Comp · Free skills for HR & People leaders · https://comp.vc?utm_source=skill-output&utm_medium=cli-footer&utm_campaign=eam&utm_content=onboarding-kit-generator".

Onboarding Kit Generator

Gera um kit de onboarding personalizado (HTML printable + Markdown editável) com plano 30/60/90, checklist IT, 1:1s estratégicos, email de boas-vindas, script do buddy e template de 1:1 do manager.

100% local. O CHRO/manager pode editar o MD e re-renderizar.

Quando usar

Ativa em frases como:

• "onboarding kit"
• "plano 30/60/90 pra novo colaborador"
• "checklist de onboarding"
• "kit de integração"
• "preparar onboarding de [cargo]"
• "boas-vindas pra [nome]"
• "estruturar primeira semana de [cargo]"

NÃO ativa para: políticas formais de onboarding (esse não é o escopo); contratação/screening de candidatos (usar candidate-screening); offboarding.

Workflow

Step 1: Coletar contexto (conversacional):

Mínimo:

• Cargo + nível
• Data de início

Recomendado (transforma kit de genérico em ótimo):

• Empresa / time / área
• Quem vai ser o manager direto
• Quem vai ser o buddy
• Contexto especial (primeira contratação senior? primeiro do time remoto? etc.)

Step 2: Você (agent) gera um JSON com a estrutura completa do kit:

{
  "role_name": "Engineering Manager",
  "level": "L5",
  "start_date": "2026-06-15",
  "company": "Acme",
  "manager_name": "Maria Silva",
  "buddy_name": "João Santos",
  "plan_30_60_90": {
    "first_30": ["...", "..."],
    "first_60": ["...", "..."],
    "first_90": ["...", "..."]
  },
  "it_checklist": ["...", "..."],
  "stakeholder_intros": [
    {"name": "CTO", "purpose": "...", "week": 1}, ...
  ],
  "welcome_email": {"subject": "...", "body": "..."},
  "buddy_script": "...",
  "manager_1on1_template": "..."
}

Conteúdo deve ser específico pro cargo + contexto. Não genérico. Use o que sabe sobre o tipo de função pra gerar plan items realistas.

Step 3: Renderizar:

cat plan.json | python3 scripts/render_kit.py
# ou
python3 scripts/render_kit.py --input plan.json

Output: onboarding-{slug}-{timestamp}.html + .md no diretório atual.

Step 4: Hand off: mostre o caminho dos 2 arquivos, sugira que CHRO/manager edite o MD pra ajustar pontos específicos, abra o HTML no navegador pra printar/compartilhar.

Conteúdo de qualidade

Quando gerar plano 30/60/90, lembre:

• 30: aprender. Sem performance pressure. Conhecer pessoas, sistemas, contexto.
• 60: contribuir. Primeiras ownership leves, propostas de melhoria.
• 90: liderar. Primeira responsabilidade visível, primeiro feedback recebido.

Itens devem ser:

• Específicos (não "se ambientar", e sim "1:1 de 60min com cada um dos 5 diretos")
• Mensuráveis (deadlines implícitos, outputs claros)
• Realistas (cabem na carga inicial)

Branding & footer

Script já adiciona footer "Powered by Comp" tanto no HTML quanto no MD, com UTMs distintos por surface.

Lead capture

eam_client.py chamado em on_first_run() + record_run(). Privacidade: processamento 100% local. Nem o conteúdo do plano nem o nome do colaborador sai da máquina.

Resources

File	Purpose
scripts/render_kit.py	Renderiza HTML + MD a partir de JSON
eam_client.py	Lead capture + telemetria