### Setup local development environment with uv

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/README.md

These commands set up a local Python development environment using 'uv'. It creates a virtual environment, installs project dependencies, and starts the local development server for previewing the handbook.

```bash
# Install project dependencies using uv
uv venv
uv sync

# Start the local development server
uv run start
```

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### Glassdoor eNPS Calculation Example

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/people-management/data-analytics/kpis/glassdoor-enps.md

Demonstrates the calculation of the Glassdoor eNPS using a simple formula and hypothetical data. The eNPS is calculated by dividing the number of employees who would recommend the company by the total number of evaluations and multiplying by 100.

```plaintext
- Número de profesionales que recomendarían a un amigo: 80
- Número total de evaluaciones: 100

Glassdoor eNPS = (80 / 100) * 100 = 80%
```

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### Example KPI Calculation

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/metrics-and-kpis/kpis/cumplimiento-lead-time-candidatos.md

An example demonstrating the calculation of the Lead Time Objective Compliance KPI for a specific candidate search. It uses predefined values for profile, level, number of candidates, objective time, and actual time.

```plaintext
- Perfil: Software Engineer
- Nivel: Midlevel
- Cantidad de candidatos: 3
- Tiempo objetivo según tabla: 15 días hábiles
- Tiempo real tomado: 17 días hábiles
```

```mathematics
\text{Cumplimiento Lead Time} = \left(2 - \frac{17}{15}\right) \times 100\% = 86.67\%
```

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### Clone the 23people handbook repository

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/README.md

This command clones the 'the-handbook' repository from GitHub. It is the first step in setting up the local development environment for contributing to the handbook.

```bash
git clone git@github.com:23people-io/the-handbook.git
cd the-handbook
```

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### Formatear texto como bloque de código Markdown

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/practices/using-ai/claude-project.md

Instrucciones sobre cómo pegar el contenido generado por Claude en una tarjeta de BusinessMap utilizando el formato de bloque de código Markdown. Esto asegura que el texto se muestre correctamente.

```markdown
```markdown
Contenido generado por Claude
```
```

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### Diagrama Kanban de Flujo de Selección (Mermaid)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/glossary.md

Visualiza las diferentes etapas del flujo de selección de desarrolladores en un formato Kanban, mostrando el progreso de las postulaciones a través de las fases.

```mermaid
---
config:
        kanban:
            ticketBaseUrl: '<https://mermaid.atlassian.net/browse/#TICKET#>'
---
kanban
        Nueva Postulación
            [Postulación D]        
        Filtro Curricular
            [Postulación E]
            [Postulación F]
            [Postulación H]
        Evaluación Técnica
            [Postulación A]
            [Postulación B]
        Evaluación de Idiomas
        Listo como Candidato
            [Postulación C]
            [Postulación G]
```

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### Ejemplo de aplicación de estructura narrativa en Markdown

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/practices/communication/structure-the-narrative.md

Este ejemplo genérico muestra cómo aplicar la estructura base (Contexto y Respuesta) en formato Markdown, simulando una aplicación en el área de Finanzas.

```markdown
Contexto:
- Situación: Proceso actual de aprobación de gastos toma 5 días
- Complicación: Nuevos proveedores requieren pagos más rápidos
- Pregunta: ¿Cómo reducir el tiempo de aprobación a 2 días?

Respuesta:
- Conclusión: Implementar aprobaciones digitales con límites preestablecidos
- Fundamentos: Automatización, nuevos niveles de autorización, etc.
```

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### Diagrama de Flujo de Roles en Desarrollo de Software Ágil

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/about-us/how-we-work/methodology.md

Representación visual de los roles y responsabilidades dentro de un equipo de desarrollo ágil en 23people. Incluye roles del cliente, el equipo central y especialistas de consultoría, así como sus interacciones y flujos de trabajo.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Consulting["Especialistas 23people"]
        direction LR
        UXC["UX Designer"]
        QSC["Quality Assurance"]
        ARC["Architect"]
    end

    subgraph Client["Cliente"]
        PO["Product Owner (o SRM)"]
    end

    subgraph Squad["Core Squad"]
        subgraph Leadership["Liderazgo"]
            SDM["Service Delivery Manager"]
            TL["Tech Lead"]
        end
        
        subgraph Team["Equipo"]
            Dev["Developers (Fullstack, QA, DevOps)"]
        end
    end

    %% Flujos principales
    PO -->|"Requerimientos"| SDM
    SDM -->|"Gestión de Flujo"| Team
    TL -->|"Dirección Técnica"| Team
    
    %% Interacciones consultivas
    UXC -.->|"Experiencia Usuario"| Squad
    QSC -.->|"Calidad"| Squad
    ARC -.->|"Arquitectura Técnica"| Squad
    
    %% Entregables
    Squad -->|"Incrementos"| Client

    %% Estilos
    classDef clientNode fill:#0577fa,stroke:#333,stroke-width:2px
    classDef squadNode fill:#0577fa,stroke:#333,stroke-width:2px
    classDef consultingNode fill:#0577fa,stroke:#333,stroke-width:2px,stroke-dasharray: 5 5
    
    class PO clientNode
    class SDM,TL,Dev,D,Q,U squadNode
    class UXC,QSC,ARC consultingNode
```

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### Push feature branch to GitHub

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/README.md

This command pushes the local feature branch containing new changes to the remote GitHub repository. This prepares the changes for a pull request review.

```bash
git push origin feature/your-feature-name
```

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### Ejemplo de Cálculo de Lead Time

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/metrics-and-kpis/metrics/lead-time-candidatos.md

Ejemplo práctico del cálculo de la métrica Lead Time de Candidatos para diferentes perfiles y niveles de experiencia en un mes específico, aplicando la fórmula definida.

```plaintext
Software Engineer - Senior:
- Fecha de Aprobación del Requerimiento: 2024-10-15 10:30:00
- Fecha de Envío del CV al Cliente: 2024-10-18 15:45:00
- Días hábiles entre fechas: 4 días

Lead Time Software Engineer Senior = CEILING(MAX(1, 4)) = 4 días hábiles

Software Engineer - Midlevel:
- Fecha de Aprobación del Requerimiento: 2024-10-15 10:30:00
- Fecha de Envío del CV al Cliente: 2024-10-16 09:15:00
- Días hábiles entre fechas: 2 días

Lead Time Software Engineer Midlevel = CEILING(MAX(1, 2)) = 2 días hábiles

Data Engineer - Senior:
- Fecha de Aprobación del Requerimiento: 2024-10-15 10:30:00
- Fecha de Envío del CV al Cliente: 2024-10-15 17:45:00
- Días hábiles entre fechas: 1 día

Lead Time Data Engineer Senior = CEILING(MAX(1, 1)) = 1 día hábil
```

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### Ejemplo de Cálculo de Tasa de Completión de Vacantes

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/metrics-and-kpis/kpis/tasa-completitud-vacantes.md

Ejemplo detallado de cómo se calculan las métricas de vacantes para diferentes clientes y roles, mostrando las vacantes solicitadas y cubiertas. Estos datos se utilizan para determinar la tasa de completitud.

```plaintext
1. Cliente: TechCorp
   Contraparte en el Cliente: María González (IT Manager)
   Equipo en el Cliente: Desarrollo de Productos
   Perfil Profesional TI: Desarrollador Full Stack
   Nivel de Experiencia: Senior
   Vacantes Solicitadas: 5
   Vacantes Cubiertas por 23people: 4

2. Cliente: TechCorp
   Contraparte en el Cliente: Carlos Rodríguez (Data Science Lead)
   Equipo en el Cliente: Análisis de Datos
   Perfil Profesional TI: Data Engineer
   Nivel de Experiencia: Midlevel
   Vacantes Solicitadas: 3
   Vacantes Cubiertas por 23people: 3

3. Cliente: FinanceX
   Contraparte en el Cliente: Ana Martínez (CTO)
   Equipo en el Cliente: Infraestructura Cloud
   Perfil Profesional TI: DevOps Engineer
   Nivel de Experiencia: Senior
   Vacantes Solicitadas: 4
   Vacantes Cubiertas por 23people: 3

4. Cliente: FinanceX
   Contraparte en el Cliente: Luis Pérez (Software Development Manager)
   Equipo en el Cliente: Aplicaciones Móviles
   Perfil Profesional TI: Desarrollador iOS
   Nivel de Experiencia: Entry Avanzado
   Vacantes Solicitadas: 2
   Vacantes Cubiertas por 23people: 2

5. Cliente: HealthTech
   Contraparte en el Cliente: Elena Sánchez (IT Operations Manager)
   Equipo en el Cliente: Soporte Técnico
   Perfil Profesional TI: Analista de Sistemas
   Nivel de Experiencia: Entry
   Vacantes Solicitadas: 6
   Vacantes Cubiertas por 23people: 5
```

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### Ejemplo de Cálculo de Postulaciones Referidas

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/metrics-and-kpis/kpis/total-postulaciones-referidas.md

Ejemplo práctico de cómo calcular el porcentaje de postulaciones referidas. Se basa en un escenario donde se reciben 100 postulaciones y 30 son referidas por empleados.

```text
Postulaciones Referidas vs. Total de Postulaciones = (30/50) x 100= 60%
```

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### Diagrama de Flujo de Ventas - Glosario Backoffice

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/sales-and-marketing/glossary.md

Representación visual del flujo de ventas para oportunidades de negocio, detallando las diferentes etapas por las que puede pasar una oportunidad hasta su cierre. Utiliza la sintaxis de Mermaid para la visualización.

```mermaid
%%{init: {'theme':'neutral'}}%%
flowchart LR
A[Oportunidad Inmadura]:::inmadura --> B[Oportunidad Calificada]:::calificada
B --> C[Oportunidad Comprometida]:::comprometida
C --> D[Oportunidad por Facturar]:::porFacturar
D --> E[Oportunidad en Facturación]:::enFacturacion
E --> F[Oportunidad Lista]:::lista

B --> G[Oportunidad Perdida]:::perdida
C --> G
D --> G
E --> G
```

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### Calcular Postulaciones Referidas vs. Total de Postulaciones

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/metrics-and-kpis/kpis/total-postulaciones-referidas.md

Fórmula para calcular el porcentaje de postulaciones referidas por empleados actuales en comparación con el total de postulaciones recibidas. Se utiliza para evaluar la efectividad del programa de referidos.

```text
Postulaciones Referidas vs. Total de Postulaciones = (Número de Postulaciones Referidas/Total de Postulaciones) x 100
```

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### Cálculo de Lead Time de Candidatos

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/metrics-and-kpis/metrics/lead-time-candidatos.md

La fórmula para calcular el Lead Time de Candidatos, considerando días hábiles, redondeo hacia arriba y un mínimo de 1 día. Se utilizan funciones como CEILING, MAX y NETWORKDAYS.

```plaintext
Lead Time de Candidatos = CEILING(MAX(1, NETWORKDAYS(Fecha Aprobación, Fecha Envío CV)))
```

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### Diagrama de Flujo de Oportunidad de Negocio

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/glossary.md

Representa el flujo de negocio desde una Oportunidad de Negocio hasta las Vacantes de Perfil Developer. Utiliza la sintaxis de Mermaid para la visualización.

```mermaid
flowchart TD
    ON[Oportunidad de Negocio]
    P[Pedido de Developers]
    R[Requerimiento de Perfil Developer]
    V[Vacante]
    
    ON --> |"tiene un"| P
    P --> |"que contiene uno o más"| R
    R --> |"incluye una o más"| V
```

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### Commit changes using uv

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/README.md

This command utilizes 'uv' to commit changes made during the development process. It's part of the workflow for contributing updates to the handbook.

```bash
uv run commit
```

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### Cálculo Tasa de Completión de Vacantes (Fórmula)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/metrics-and-kpis/kpis/tasa-completitud-vacantes.md

Esta es la fórmula matemática utilizada para calcular la Tasa de Completión de Vacantes. Representa la relación entre las vacantes cubiertas exitosamente por 23people y el número total de vacantes solicitadas.

```latex
\text{Tasa de Completitud de Vacantes} = \left( \frac{\text{Número de vacantes cubiertas por 23people en requerimientos completados}}{\text{Número total de vacantes solicitadas en requerimientos completados}} \right) \times 100
```

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### Ejemplo de Cálculo HHI (Alerta)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/finances-management/data-analytics/concentracion-ventas.md

Muestra el proceso de cálculo del HHI para el ejemplo de alerta, sumando los cuadrados de las participaciones de ventas y multiplicando por 10000.

```latex
\text{HHI} = (0.30^2 + 0.25^2 + 0.20^2 + 0.15^2 + 0.10^2) \times 10000 \\
\text{HHI} = (0.09 + 0.0625 + 0.04 + 0.0225 + 0.01) \times 10000 \\
\text{HHI} = 0.2350 \times 10000 = 2350
```

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### Diagrama de Flujo de Selección de Developers (Mermaid)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/glossary.md

Representa el flujo general del proceso de selección de desarrolladores, desde la oferta laboral hasta la conversión de un postulante en candidato.

```mermaid
flowchart TD
    OL[Oferta Laboral]
    PS[Postulación]
    PT[Postulante]
    FS[Flujo de Selección]
    C[Candidato]    
    OL --> |"recibe"| PS
    PS --> |"realizada por un"| PT
    PT --> |"quien completa un"| FS
    FS --> |"al aprobar se convierte en"| C
```

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### Ejemplo de Cálculo HHI (Saludable)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/finances-management/data-analytics/concentracion-ventas.md

Detalla el cálculo del HHI para el ejemplo saludable, incluyendo las ventas de múltiples clientes y multiplicando por 10000.

```latex
\text{HHI} = (0.15^2 + 0.12^2 + 0.10^2 + 0.08^2 + 0.07^2 + 15 \times 0.032^2) \times 10000 \\
\text{HHI} = (0.0225 + 0.0144 + 0.0100 + 0.0064 + 0.0049 + 0.0154) \times 10000 \\
\text{HHI} = 0.0736 \times 10000 = 736
```

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### Calcular Margen de EBITDA (Fórmula y Ejemplo)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/finances-management/data-analytics/margen-ebitda.md

Muestra la fórmula matemática para calcular el Margen de EBITDA y proporciona un ejemplo práctico de su aplicación.

```formula
Margen de EBITDA = (EBITDA/Ventas Totales)×100
```

```example
Si el EBITDA de un mes es de $50,000 y las ventas totales del mismo mes son de
$200,000, la fórmula sería:
Margen de EBITDA = (50,000/200,000)×100 = 25%
```

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### Fórmula de Salidas Mensuales

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/people-management/data-analytics/metrics/salidas-profesionales.md

Presenta la fórmula matemática para calcular las 'Salidas Mensuales' basada en el conteo de registros que cumplen con un conjunto específico de dimensiones.

```latex
\text{Salidas Mensuales}_{dimensiones} = \text{COUNT}(\text{salidas del mes donde se cumplen las dimensiones})
```

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### Cálculo HHI (Ejemplo Saludable)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/finances-management/data-analytics/concentracion-ventas.md

Ilustra el cálculo del Índice de Herfindahl-Hirschman (HHI) para un escenario de concentración de ventas saludable y diversificada. Incluye las ventas de los 5 clientes principales y las ventas de otros 15 clientes.

```plaintext
- Cliente A: 15% de las ventas totales
- Cliente B: 12% de las ventas totales
- Cliente C: 10% de las ventas totales
- Cliente D: 8% de las ventas totales
- Cliente E: 7% de las ventas totales
- Otros 15 clientes: 48% de las ventas totales (promedio de 3.2% cada uno)
```

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### Cálculo HHI (Ejemplo Alerta)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/finances-management/data-analytics/concentracion-ventas.md

Demuestra el cálculo del Índice de Herfindahl-Hirschman (HHI) para un escenario de concentración de ventas moderada-alta. Se basa en las participaciones de ventas de los 5 clientes principales.

```plaintext
- Cliente A: 30% de las ventas totales
- Cliente B: 25% de las ventas totales
- Cliente C: 20% de las ventas totales
- Cliente D: 15% de las ventas totales
- Cliente E: 10% de las ventas totales
```

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### Ejemplo Numérico de Cálculo de Ventas

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/finances-management/data-analytics/total-ventas-acumuladas-vs-planeado-anual.md

Un ejemplo práctico que demuestra cómo aplicar la fórmula de cálculo de ventas acumuladas vs. planeado anual con datos específicos.

```text
Total Ventas Acumuladas vs. Planeado Anual =   
(9,000/10,000 − 1) × 100 = −10%
```

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### Diagrama de Flujo de Interacciones de Equipos (Mermaid)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/interactions/index.md

Representación visual de las interacciones secuenciales y cíclicas entre los equipos de Growth Marketing & Sales, IT Talent Services y Backoffice. Utiliza la sintaxis de Mermaid para ilustrar los flujos de trabajo y los ciclos de valor.

```mermaid
flowchart TD
    subgraph "Flujo Secuencial Inicial"
        subgraph GMS["Growth Marketing & Sales"]
            A[Awareness] --> B[Interés]
            B --> C[Consideración]
            C --> D[Evaluación]
            D --> E[Negociación]
            E --> F[Cierre]
        end

        subgraph ITS["IT Talent Services"]
            G[Onboarding Proyecto] --> H[Selección]
            H --> I[Entrevistas]
            I --> J[Asignación]
        end

        subgraph BO["Backoffice"]
            K[Contratos] --> L[Setup Administrativo]
            L --> M[Facturación Inicial]
        end

        F --> G
        J --> K
    end

    subgraph "Ciclos de Valor"
        subgraph CicloComercial["Ciclo Comercial"]
            N[Account Management] --> O[Oportunidades]
            O --> |Upsell| D
            O --> |Cross-sell| B
            O --> |Referidos| A
        end

        subgraph CicloServicio["Ciclo de Servicio"]
            P[Gestión Servicio] --> Q[Evaluación Performance]
            Q --> R[Desarrollo Profesional]
            R --> P
        end

        subgraph CicloAdmin["Ciclo Administrativo"]
            S[Facturación Recurrente] --> T[Reportes]
            T --> U[Optimización Procesos]
            U --> S
        end

        P --> N
        P --> S
    end

    J --> P
    M --> S

    style A fill:#e1f5fe
    style B fill:#e1f5fe
    style C fill:#e1f5fe
    style D fill:#e1f5fe
    style E fill:#e1f5fe
    style F fill:#e1f5fe
    style G fill:#fff3e0
    style H fill:#fff3e0
    style I fill:#fff3e0
    style J fill:#fff3e0
    style K fill:#ffccbc
    style L fill:#ffccbc
    style M fill:#ffccbc
    style N fill:#b2dfdb
    style O fill:#b2dfdb
    style P fill:#ffe0b2
    style Q fill:#ffe0b2
    style R fill:#ffe0b2
    style S fill:#f8bbd0
    style T fill:#f8bbd0
    style U fill:#f8bbd0
```

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### Fórmula HHI

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/finances-management/data-analytics/concentracion-ventas.md

Presenta la fórmula matemática para calcular el Índice de Herfindahl-Hirschman (HHI), utilizado para medir la concentración de ventas por cliente.

```latex
\text{HHI} = \sum (s_i^2) \times 10000
```

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### Cálculo Mensual de Tasa de Rotación Profesionales (Ejemplo)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/people-management/data-analytics/performance-indicators/tasa-rotacion-profesionales.md

Demuestra el cálculo básico de la Tasa de Rotación de Profesionales para un mes específico. Se basa en el número de salidas y el total de profesionales activos al inicio del mes.

```plaintext
- Salidas en Julio 2024: 2
- Total de Profesionales Activos al inicio de Julio 2024: 150

Cálculo:

$$\text{Tasa de Rotación Julio 2024} = \left( \frac{2}{150} \right) \times 100 = 1.33\%$$
```

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### Diagrama de Flujo de Cargos y Roles en Mermaid

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/index.md

Representa la relación entre cargos, roles, responsabilidades y funciones dentro de la organización de 23people usando la sintaxis de Mermaid.

```mermaid
flowchart TD
    A[Cargo] -->|tiene| B[Roles]
    B --> C[Responsabilidades]
    B --> D[Funciones]
    C --> E[Comportamientos Esperados]
```

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### Fórmula de Cálculo de Ventas Acumuladas vs. Planeado Anual

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/finances-management/data-analytics/total-ventas-acumuladas-vs-planeado-anual.md

Esta fórmula calcula la diferencia porcentual entre las ventas acumuladas actuales y las ventas planeadas para el año, indicando el rendimiento frente a los objetivos.

```text
Total Ventas Acumuladas vs. Planeado Anual = (Ventas Acumuladas Actuales/Ventas Planeadas para el Año − 1) × 100
```

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### Ejemplo de Cálculo de Salidas Mensuales

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/people-management/data-analytics/metrics/salidas-profesionales.md

Ilustra el cálculo de la métrica de salidas de profesionales para un mes específico, mostrando cómo contar las combinaciones únicas de las dimensiones definidas. Se basa en datos de registro de salidas ficticios.

```plaintext
Salidas registradas:
1. Tribu: Drakkar
   Empresa: Equifax
   Equipo: Transformación
   Perfil: Software Engineer
   Tipo: Voluntaria
   Causal: Renuncia del trabajador
   Motivo: Mejor oportunidad laboral

2. Tribu: Drakkar
   Empresa: ACHS
   Equipo: Desarrollo
   Perfil: Data Engineer
   Tipo: No voluntaria
   Causal: Necesidades de la empresa
   Motivo: Desvinculación por desempeño

3. Tribu: Jarvis
   Empresa: 23people
   Equipo: IT Talent Services
   Perfil: Recruiter
   Tipo: Voluntaria
   Causal: Renuncia del trabajador
   Motivo: Renuncia voluntaria
```

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### KPI Calculation Logic

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/tech-talent-services/metrics-and-kpis/kpis/cumplimiento-lead-time-candidatos.md

This logic calculates the Lead Time Objective Compliance KPI. It returns 100% if the actual time is less than or equal to the objective time. If the actual time exceeds the objective time, it applies a specific formula to penalize delays.

```mathematics
Cumplimiento Lead Time = \begin{cases}
100\% & \text{si Tiempo Real} \leq \text{Tiempo Objetivo} \\
\left(2 - \frac{\text{Tiempo Real}}{\text{Tiempo Objetivo}}\right) \times 100\% & \text{si Tiempo Real} > \text{Tiempo Objetivo}
\end{cases}
```

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### Ejemplo de Registro de Salidas por Combinación

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/people-management/data-analytics/metrics/salidas-profesionales.md

Muestra el resultado del cálculo de la métrica para cada combinación única de dimensiones a partir de los datos de ejemplo, representando el conteo de salidas para cada escenario.

```latex
\text{Salidas}_{\text{Drakkar,Equifax,Transformación,SWE,Voluntaria,Renuncia,MejorOportunidad}} = 1
\text{Salidas}_{\text{Drakkar,ACHS,Desarrollo,DataEng,NoVoluntaria,Necesidades,Desempeño}} = 1
\text{Salidas}_{\text{Jarvis,23people,ITTS,Recruiter,Voluntaria,Renuncia,RenunciaVoluntaria}} = 1
```

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### Cálculo de Tasa de Rotación (Ejemplo Numérico)

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/people-management/data-analytics/kpis/rotacion-voluntaria-profesionales-drakkar-12m.md

Este ejemplo muestra el cálculo de la Tasa de Rotación Profesionales (12 meses móviles) utilizando datos ficticios para un mes específico. Se basa en el número total de salidas y el número promedio de profesionales en los últimos 12 meses.

```plaintext
- Salidas los últimos 12 meses: 37
- Número promedio de profesionales los últimos 12 meses: 150
```

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### Diagrama de Flujo de Niveles de Trabajo en Mermaid

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/research-and-development/niveles-de-trabajo.md

Representa la jerarquía de los niveles de trabajo en un proyecto, comenzando con una Solicitud de Servicio y desglosándose en Épica, Historia de Usuario, Tarea y Subtarea. Incluye notas explicativas para cada nivel. No tiene dependencias externas.

```mermaid
graph TD
    SR[Solicitud de Servicio] --> EPIC[Épica]
    EPIC --> US[Historia de Usuario]
    US --> TASK[Tarea]
    TASK --> SUBTASK[Subtarea]

    note_sr[Una petición formal de alto nivel que describe una necesidad o problema a resolver]
    note_epic[Grandes grupos de trabajo que agrupan funcionalidades relacionadas del sistema]
    note_us[Descripción de una funcionalidad desde la perspectiva del usuario: 'Como #91;rol#93; quiero #91;acción#93; para #91;beneficio#93;']
    note_task[Actividades técnicas específicas y asignables necesarias para completar una historia de usuario]
    note_subtask[Componentes más pequeños y específicos que componen una tarea mayor]

    SR --- note_sr
    EPIC --- note_epic
    US --- note_us
    TASK --- note_task
    SUBTASK --- note_subtask

    classDef default fill:#7950f2,stroke:#fff,stroke-width:2px
    classDef note fill:#a18072,stroke:#fff,stroke-width:1px,stroke-dasharray: 5
    class note_sr,note_epic,note_us,note_task,note_subtask note
```

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### Cálculo de Engagement de Profesionales

Source: https://github.com/23people-io/the-handbook/blob/main/docs/organization/teams/backoffice/services/people-management/data-analytics/performance-indicators/engagement-profesionales.md

Ejemplo de cálculo del KPI Engagement de Profesionales, combinando varios subindicadores con ponderaciones específicas. La fórmula permite un ajuste de pesos para reflejar la importancia de cada subindicador en la organización.

```text
Engagement de Profesionales = (0.8*0.3 + 0.9*0.3 + 0.92*0.3 + 0.86*0.1)*100 = 87.2%
```

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