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Get Started Free →Encontra e explica políticas da empresa em linguagem simples. Use quando alguém perguntar sobre férias, home office, despesas, benefícios, ou qualquer questão sobre regras e procedimentos internos. Gatilhos: "qual é a política de férias", "posso trabalhar de outro estado", "como funciona reembolso de despesas", "como funciona o benefício X".
.claude/skills/evolution-foundation-hr-policy-lookup/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-11 | ✗→✓ | ▲ Improved | 40% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 69% | 0% |
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 49% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 61% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 27% | 0% |
Localize e explique políticas da empresa em linguagem simples. Responda perguntas de colaboradores sobre políticas, benefícios e procedimentos buscando no Notion ou usando o conteúdo fornecido do handbook.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ POLICY LOOKUP │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ STANDALONE (sempre funciona) │
│ ✓ Faça qualquer pergunta de política em linguagem simples │
│ ✓ Cole o handbook e eu vou buscá-lo │
│ ✓ Receba respostas claras e sem jargão │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ SUPERCHARGED (quando ferramentas conectadas) │
│ + Notion MCP: Busca handbook e docs de políticas automaticamente│
│ + Contexto do colaborador para resposta personalizada │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘Guardrails importantes:
markdown## Política: [Tópico] ### Resposta Rápida [1-2 frases com a resposta direta à pergunta] ### Detalhes [Detalhes relevantes da política, explicados em linguagem simples] ### Exceções / Casos Especiais [Exceções ou casos especiais relevantes] ### Contexto CLT vs. PJ [Se aplicável: como a política difere para cada regime] ### Com Quem Falar [Pessoa ou time para dúvidas além do que está documentado] ### Fonte [De onde veio essa informação — nome do documento, seção ou página Notion]
Notion MCP (substitui ~~knowledge base e ~~HRIS):
| Tema | Referência Legal | Quem Consultar | |------|-----------------|----------------| | Férias e 13° | CLT arts. 129-153 e 457 | Samara / Thaís | | FGTS | Lei 8.036/1990 | Samara | | Rescisão CLT | CLT arts. 477-486 | Thaís | | PJ x CLT (vínculo) | CLT art. 3° e jurisprudência TST | Thaís / Vitor | | PLR | Lei 10.101/2000 | Samara / Thaís | | Teletrabalho | CLT arts. 75-A a 75-E | Thaís | | Acidente de trabalho | Lei 8.213/1991 | Thaís / Samara |
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-20 | fail→fail | 22,676 | 16,810 | -26% | 1 | 1 | 0% | 4,104 | 4,755 | +16% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→fail | 12,089 | 6,874 | -43% | 1 | 1 | 0% | 1,942 | 2,895 | +49% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 11,885 | 7,047 | -41% | 1 | 1 | 0% | 2,075 | 2,915 | +40% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 10,626 | 7,492 | -29% | 1 | 1 | 0% | 1,731 | 2,929 | +69% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→pass | 14,761 | 11,928 | -19% | 1 | 1 | 0% | 2,664 | 3,966 | +49% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 13,668 | 10,894 | -20% | 1 | 1 | 0% | 2,300 | 3,710 | +61% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 16,032 | 9,709 | -39% | 1 | 1 | 0% | 2,657 | 3,373 | +27% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 12,673 | 11,789 | -7% | 1 | 1 | 0% | 2,282 | 3,870 | +70% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 19,462 | 11,492 | -41% | 1 | 1 | 0% | 3,382 | 3,726 | +10% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 14,664 | 12,585 | -14% | 1 | 1 | 0% | 2,582 | 4,080 | +58% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 12,854 | 9,766 | -24% | 1 | 1 | 0% | 2,182 | 3,428 | +57% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 15,705 | 11,096 | -29% | 1 | 1 | 0% | 2,710 | 3,578 | +32% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 16,616 | 18,939 | +14% | 1 | 1 | 0% | 2,605 | 3,369 | +29% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 15,902 | 10,611 | -33% | 1 | 1 | 0% | 2,559 | 3,551 | +39% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 10,385 | 8,198 | -21% | 1 | 1 | 0% | 1,742 | 2,912 | +67% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 13,853 | 8,281 | -40% | 1 | 1 | 0% | 2,334 | 3,132 | +34% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→fail | 9,529 | 7,063 | -26% | 1 | 1 | 0% | 1,633 | 2,946 | +80% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 11,286 | 9,405 | -17% | 1 | 1 | 0% | 1,962 | 3,288 | +68% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 15,285 | 9,487 | -38% | 1 | 1 | 0% | 2,611 | 3,374 | +29% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→fail | 10,101 | 9,998 | -1% | 1 | 1 | 0% | 1,668 | 3,384 | +103% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 12,385 | 12,810 | +3% | 1 | 1 | 0% | 2,783 | 4,627 | +66% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 10,034 | 9,553 | -5% | 1 | 1 | 0% | 1,657 | 3,173 | +91% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +55 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.