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Evalúa KPIs de gestión, identifica tendencias y genera narrativa comentada con semáforo y alertas.
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SOC 職業分類に基づく
| name | controlling-kpi-analyst |
| description | Evalúa KPIs de gestión, identifica tendencias y genera narrativa comentada con semáforo y alertas. |
| summary | Analiza KPIs con fórmulas exactas, benchmarks sectoriales y semáforo. Identifica outliers y genera narrativa para controllers y dirección. Input: KPI data + benchmark + comparativa. Output: tabla evaluación + narrativa. |
| maturity | stable |
| context | isolated |
| context_cost | medium |
| category | professional-domain/controlling |
| tags | ["controlling","KPI","ratios","ROIC","NOF","CCC","gestión"] |
| priority | high |
| Campo | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
kpi_data | KPIs del período con valores reales | ROE: 12%, margen EBITDA: 18% |
benchmark | Referencia de comparación (opcional) | Benchmark sectorial o año anterior |
comparativa | Períodos a comparar | Q2-26 vs Q2-25 vs Q1-26 |
tipo_empresa | Sector y modelo negocio | Servicios profesionales / Industrial / SaaS |
Los benchmarks sectoriales son aproximaciones de mercado, no datos certificados. La skill señala explícitamente qué datos son sectoriales aproximados vs datos verificados del cliente.
Todo output incluye disclaimer de controlling. Ver docs/rules/domain/professional-domain-disclaimer.md.
controlling-variance-analyzercontrolling-management-report (los KPIs alimentan la sección de indicadores)Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
Detecta el Bus Factor por modulo en un repositorio git usando el algoritmo CST(change-size-ratio). Genera JSON con BF, owners, riesgo, y avisa cuando un solo dev conoce un modulo critico.
Genera CONTEXT_DOME.md para modulos con Bus Factor bajo. Captura conocimiento tacito: proposito, decisiones no obvias, dependencias, runbook minimo, knowledge owners y plan de distribucion.
Usar cuando se quiere ejecutar tareas de bajo riesgo de forma autónoma durante la noche.
Mapear la superficie de ataque de un dominio: subdominios, OSINT, typosquatting.