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Get Started Free →Planejar capacidade da equipe — análise de carga de trabalho e previsão de utilização por pessoa. Use quando estiver entrando em planejamento de sprint ou trimestre, o time parece sobrecarregado e você precisa dos números, decidindo contratar ou despriorizar, ou verificando se os projetos planejados cabem nas pessoas disponíveis. Agente Atlas.
.claude/skills/evolution-foundation-ops-capacity-plan/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | -12% | 0% |
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 12% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 34% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 17% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 15% | 0% |
> Se encontrar placeholders desconhecidos ou precisar verificar quais ferramentas estão conectadas, consulte CONNECTORS.md.
Analisa a capacidade da equipe Evolution e planeja alocação de recursos com base na estrutura real do time.
Atlas — projetos, status, milestones, blockers, Linear, GitHub.
| Pessoa | Papel | Time | |--------|-------|------| | Davidson | CEO / Dev Open Source | Etus / Liderança | | Danilo Leone | Tech / PM (cria issues no Linear) | Brius | | Guilherme Gomes | Dev Backend | Brius | | Nickolas Oliveira | Dev | Brius | | Wanderson Santos | Dev | Brius | | Willian Capovilla | Freelancer (Design) | OrionDesign |
| Tipo de Papel | Utilização Target | Notas | |---------------|-------------------|-------| | Dev / Especialista | 75-80% | Deixar espaço para trabalho reativo e crescimento | | PM / Tech Lead | 60-70% | Overhead de gestão, reuniões, alinhamentos | | On-call / Suporte | 50-60% | Trabalho por interrupção é imprevisível |
markdown## Capacity Plan: [Equipe/Projeto] **Período:** [Intervalo de datas] | **Tamanho do Time:** [X] ### Utilização Atual | Pessoa/Papel | Capacidade | Alocado | Disponível | Utilização | |-------------|----------|---------|------------|------------| | [Nome/Papel] | [hrs/sem] | [hrs/sem] | [hrs/sem] | [X]% | ### Resumo de Capacidade - **Capacidade total**: [X] horas/semana - **Atualmente alocado**: [X] horas/semana ([X]%) - **Disponível**: [X] horas/semana ([X]%) - **Sobrealoc.**: [X pessoas acima de 100%] ### Demanda Futura | Projeto/Iniciativa | Início | Fim | Recursos Necessários | Gap | |--------------------|--------|-----|---------------------|-----| | [Projeto] | [Data] | [Data] | [X FTEs] | [Coberto/Gap] | ### Gargalos - [Skill ou papel sobrecarregado] - [Período com crunch] ### Recomendações 1. [Contratar / Terceirizar / Repriorizar / Atrasar] 2. [Ação específica] ### Cenários | Cenário | Resultado | |---------|-----------| | Não fazer nada | [O que acontece] | | Contratar [X] | [O que muda] | | Despriorizar [Y] | [O que libera] |
Se Linear MCP estiver conectado:
int-linear-reviewSe Google Calendar MCP estiver conectado:
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-03 | fail→pass | 20,981 | 14,022 | -33% | 1 | 1 | 0% | 4,145 | 3,646 | -12% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→pass | 18,957 | 14,297 | -25% | 1 | 1 | 0% | 3,318 | 3,709 | +12% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 18,872 | 17,564 | -7% | 1 | 1 | 0% | 3,022 | 4,057 | +34% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 11,755 | 9,233 | -21% | 1 | 1 | 0% | 1,869 | 2,702 | +45% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 10,016 | 4,812 | -52% | 1 | 1 | 0% | 1,661 | 1,949 | +17% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 13,487 | 7,574 | -44% | 1 | 1 | 0% | 2,121 | 2,434 | +15% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 10,303 | 4,139 | -60% | 1 | 1 | 0% | 1,550 | 1,879 | +21% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 7,873 | 4,512 | -43% | 1 | 1 | 0% | 1,225 | 1,901 | +55% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 4,316 | 2,051 | -52% | 1 | 1 | 0% | 580 | 1,505 | +159% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 13,729 | 7,923 | -42% | 1 | 1 | 0% | 2,227 | 2,405 | +8% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 12,529 | 10,969 | -12% | 1 | 1 | 0% | 2,129 | 2,996 | +41% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 9,735 | 2,441 | -75% | 1 | 1 | 0% | 1,751 | 1,517 | -13% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 15,715 | 12,727 | -19% | 1 | 1 | 0% | 2,427 | 3,297 | +36% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→fail | 5,014 | 3,304 | -34% | 1 | 1 | 0% | 857 | 1,606 | +87% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→fail | 7,299 | 2,372 | -68% | 1 | 1 | 0% | 1,282 | 1,586 | +24% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 11,693 | 4,520 | -61% | 1 | 1 | 0% | 2,076 | 1,916 | -8% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 11,882 | 9,273 | -22% | 1 | 1 | 0% | 1,881 | 2,547 | +35% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 11,872 | 7,786 | -34% | 1 | 1 | 0% | 1,831 | 2,397 | +31% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 12,551 | 11,592 | -8% | 1 | 1 | 0% | 1,929 | 2,920 | +51% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→fail | 12,481 | 10,933 | -12% | 1 | 1 | 0% | 1,998 | 2,861 | +43% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 12,283 | 11,418 | -7% | 1 | 1 | 0% | 2,095 | 2,972 | +42% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 11,877 | 7,457 | -37% | 1 | 1 | 0% | 2,082 | 2,367 | +14% | 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 +45 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases. 1 case got worse with the skill loaded, and it is included in that figure.
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.