Trình hoạch định năng lực nhân sự vận hành
Tính số FTE cần thiết, chẩn đoán rủi ro tải và lập lịch tuyển dụng 12 tháng cho các đội vận hành xử lý ticket/case bằng lý thuyết hàng đợi.
Dữ liệu · Phân tíchTrung cấp★ 24,151⑂ 3,405Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026
Làm được gì
- Định biên (capacity sizing): dùng Erlang-C để tính số FTE cần cho nhu cầu P50/P90/P99 ở các mức tải 70/80/90%, kèm xác suất vi phạm SLA và dải rủi ro SAFE/WATCH/AT_RISK/CRITICAL.
- Sức khỏe mức tải: đèn tín hiệu cho từng thành viên và phán quyết cho cả đội (HEALTHY/SQUEEZED/OVERLOADED/UNBALANCED); chênh lệch trên 30 điểm phần trăm nghĩa là phải cân bằng lại trước khi tuyển.
- Kế hoạch tuyển 12 tháng theo quý: có đường cong ramp-up, tỷ lệ nghỉ việc, tăng trưởng nhu cầu theo quý, giới hạn số tuyển mỗi quý và tự kích hoạt việc tuyển manager khi vượt 7 IC/manager.
- Bộ 7 câu hỏi bắt buộc: điểm nghẽn, đánh đổi chất lượng dịch vụ, khoảng cách P90–P99, xác suất vi phạm SLA, tuyển bù nghỉ việc, span of control, kế hoạch ứng phó ngày P99.
- Ba script Python chỉ dùng thư viện chuẩn (
capacity_modeler.py,utilization_analyzer.py,hiring_sequencer.py), hỗ trợ--sample,--input,--output.
Phù hợp với ai
- Trưởng bộ phận Support, CX, Customer Success, BizOps, IT Ops, Finance Ops — nơi công việc đến theo hàng đợi.
- Đội đang chạy ở mức tải trên 80% và bắt đầu trượt SLA.
- Người cần bảo vệ ngân sách headcount trước CFO bằng con số, hoặc dự kiến tăng quy mô đội hơn 50% trong 12 tháng.
- Không dành cho đo throughput kỹ thuật (DORA) hay hoạch định nhân lực chiến lược 3–5 năm.
Ví dụ sử dụng
- Lập kế hoạch năm (tháng 10–11): lấy phân phối ticket/ngày P50/P90/P99 từ Zendesk 90 ngày gần nhất, chạy
capacity_modeler.py, lấy dòng tải 80% làm điểm định biên. - Chẩn đoán trượt SLA: đội đang ở 88% tải — chạy
utilization_analyzer.pyđể biết là thiếu người hay do phân bổ việc lệch (UNBALANCED). - Xếp lịch tuyển dụng: từ 20 FTE lên 28 FTE cuối năm, nghỉ việc 30%/năm, ramp 60 ngày →
hiring_sequencer.pyđưa ra kế hoạch dồn tuyển vào Q1 và thời điểm cần tuyển manager.
· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·
Dùng thử ngay, không cần cài
Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.
Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình: https://raw.githubusercontent.com/alirezarezvani/claude-skills/HEAD/.gemini/skills/capacity-planner/SKILL.md Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)
Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.
↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.
Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
- Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
- Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
- Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
Cài vào Claude Code
Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code
Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart. Copy thư mục .gemini/skills/capacity-planner từ repo GitHub alirezarezvani/claude-skills vào ~/.claude/skills/capacity-planner/ của mình. Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.
Cài bằng lệnh thủ công
git clone https://github.com/alirezarezvani/claude-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r claude-skills/.gemini/skills/capacity-planner ~/.claude/skills/⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.
- Mở terminal và chuyển tới thư mục làm việc của bạn.
- Clone repo:
git clone https://github.com/alirezarezvani/claude-skills.git - Tạo thư mục skill:
mkdir -p ~/.claude/skills - Copy toàn bộ thư mục skill:
cp -r claude-skills/.gemini/skills/capacity-planner ~/.claude/skills/- Kiểm tra
ls ~/.claude/skills/capacity-plannerxem có đủscripts/,references/,assets/. Nếu thiếu, tìm bằngfind . -name capacity_modeler.pytrong repo rồi copy kèm.
- Kiểm tra
- Kiểm tra Python 3:
python3 --version - Chạy thử ví dụ:
cd ~/.claude/skills/capacity-planner && python3 scripts/capacity_modeler.py --sample - Khởi động lại Claude Code và yêu cầu ví dụ: "Tính định biên đội support theo nhu cầu P90 giúp tôi".
- Trước khi dùng thật, chuẩn bị: phân phối khối lượng 90 ngày (P50/P90/P99), AHT, mục tiêu SLA, số FTE hiện tại và tỷ lệ shrinkage.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT