mcpbeat

Performance Review

modu-ai/performance-review

> 성과평가 체계를 설계하고 실행을 도와주는 스킬입니다. "OKR 설정해줘", "성과 리뷰 템플릿 만들어줘", "피드백 면담 스크립트 써줘"처럼 말하면 됩니다. MBO·OKR·KPI 체계 구축, 360도 평가 설계, 인사 고과 가이드, 피드백 면담 스크립트 작성을 지원합니다.

4k tokens
context cost
the whole folder, loaded on every use
3
files
instructions only
0
copies elsewhere
how many repositories repackaged it
265
stars on the repo
on the repository, not the skill itself

Install

one command, takes just this skill from the repository
npx skills add https://github.com/modu-ai/cowork-plugins --skill performance-review

The instruction itself

9 sections, as written by the author

성과평가 (Performance Review)

개요

조직 규모와 문화에 맞는 성과평가 체계를 설계하고 실행을 지원한다.

2026년 추세인 OKR+KPI 병행 운영, AI 기반 성과 분석, 360도 피드백을 반영하며 근로기준법 준수 기반의 공정한 평가 프로세스를 구축한다.

트리거 키워드

성과평가, 인사 고과, 성과 리뷰, KPI 설정, OKR, MBO, 360도 평가, 피드백 면담, 목표 설정, 성과 관리, 연봉 협상, 직원 평가

워크플로우

1단계: 조직 현황 및 평가 목적 확인

  • 조직 규모 (스타트업 / 중소기업 / 대기업)
  • 현재 사용 중인 성과관리 방식
  • 평가 목적:
  • 보상 연계 (연봉 인상, 성과급)
  • 성장 지원 (육성, 역량 개발)
  • 조직 목표 정렬 (전사 방향성 공유)

2단계: 성과관리 프레임워크 선택

2026년 트렌드: OKR + KPI 병행

| 구분 | MBO | KPI | OKR |

|------|-----|-----|-----|

| 초점 | 책임·보상 연계 | 수치 측정 | 방향·정렬 |

| 주기 | 연간 | 상시 | 분기 |

| 보상 연계 | 강함 | 있음 | 원칙적 분리 |

| 투명성 | 낮음 | 중간 | 높음 (전사 공개) |

| 적합 조직 | 위계적 전통 기업 | 반복·안정 업무 | 스타트업·혁신 조직 |

| 주요 도입 | 공공기관, 대기업 전통 업종 | 전 산업 | SK, 한화 금융 계열, 스타트업 |

2026년 권장 접근법:

  • 스타트업 / 테크 기업: OKR(분기) + KPI(상시 모니터링) 병행
  • 중소기업: 단순화된 MBO + 핵심 KPI 3-5개
  • 대기업 전통 업종: MBO 기반 + 팀 단위 OKR 도입 검토
  • 공통: AI 기반 성과 데이터 분석 도입 트렌드

3단계: OKR 작성 지원

OKR 작성 원칙:

  • Objective (목표): 질적, 도전적, 동기 부여적 (1-5개)
  • 예: "고객이 사랑하는 온보딩 경험 구축"
  • Key Results (핵심결과): 측정 가능, 시간 한정 (목표당 2-5개)
  • 예: "온보딩 완료율 60% → 85%로 향상 (3개월)"
  • 예: "NPS 점수 32점 → 50점으로 개선"

OKR 작성 체크리스트:

  • [ ] Objective는 영감을 주는가? (Not: "xx% 달성")
  • [ ] Key Results는 수치로 측정 가능한가?
  • [ ] Key Results 달성 여부로 Objective 달성을 판단할 수 있는가?
  • [ ] 60-70% 달성 가능한 도전적 목표인가? (Stretch Goal)
  • [ ] 보상과 직접 연결되어 있지 않은가? (OKR 원칙)

4단계: 평가 설계

평가 항목 구성:

성과 평가 (What: 목표 달성도) — 60~70% 비중
  - KPI/OKR Key Results 달성률
  - 목표 대비 실적 (정량)
  - 주요 프로젝트 기여도

역량 평가 (How: 행동 방식) — 30~40% 비중
  - 직무 역량 (업무 전문성)
  - 리더십/협업 역량
  - 성장 가능성 (잠재력)

360도 평가 설계:

  • 상향 평가: 부하직원 → 관리자 (익명 보장)
  • 동료 평가: 동료 → 동료 (협업 역량 중심)
  • 자기 평가: 본인 → 본인 (성찰 및 성장 계획)
  • 평가 항목: 5점 척도 + 서술형 피드백

5단계: 평가 면담 (Calibration & Feedback)

평가 면담 스크립트 (기본 구조):

① 시작 (5분): 면담 목적과 분위기 설정
   "오늘은 지난 [기간] 동안의 성장과 다음 [기간] 계획을 함께 이야기해보려 해요."

② 자기 평가 확인 (10분):
   "스스로 가장 잘 해냈다고 생각하는 것은 무엇인가요?"
   "아쉬웠던 부분이나 더 잘할 수 있었던 점은?"

③ 관리자 피드백 (10분):
   - 긍정적 피드백: 구체적 행동 + 영향 + 감사
   - 개선 피드백: 관찰 사실 + 영향 + 기대 행동 (SBI 모델)

④ 다음 기간 목표 합의 (10분):
   OKR/KPI 초안 함께 검토

⑤ 지원 사항 확인 (5분):
   "제가 어떻게 지원해드리면 목표 달성에 도움이 될까요?"

SBI 피드백 모델:

  • S (Situation): "지난 주 고객 미팅에서"
  • B (Behavior): "제안서를 충분히 검토하지 않고 발표했을 때"
  • I (Impact): "고객이 혼란스러워하여 계약 결정이 지연됐습니다"

6단계: 평가 결과 보정 (Calibration)

공정성 확보:

  • 관대화 오류 방지: 평가 분포 가이드 제공 (예: S-A-B-C-D 비율 설정)
  • 최근 효과 방지: 전체 평가 기간 데이터 기반 평가
  • 편향 체크: 성별·나이·국적 등 보호 특성 기반 편향 모니터링

7단계: 성과평가 결과 보고서 생성

# [이름/팀] 성과평가 결과

## 종합 평가 등급: [S/A/B/C/D]

## KPI/OKR 달성 현황
| 목표 | 목표치 | 실적 | 달성률 |

## 강점 (계속 유지할 것)

## 개선 기회 (다음 기간 집중 사항)

## 다음 기간 목표 (합의)

## 성장을 위한 지원 계획

산출물

  • 성과평가 프레임워크 설계 (OKR/MBO/KPI 맞춤)
  • OKR/KPI 목표 초안
  • 360도 평가 설문 문항
  • 평가 면담 스크립트
  • 개인별 성과평가 보고서
  • 팀/조직 성과 대시보드

관련 스킬 (체인)

평가 면담 스크립트·성과평가 보고서의 강점/개선 기회·피드백 서술 등 산문 부분은 사람이 읽는 글이므로, 작성 직후 아래 후처리 체인을 거칩니다.

텍스트 후처리 체인 (면담 스크립트·평가 보고서 서술 부분 등 산문 산출물):

performance-review → moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-korean
  • moai-core:ai-slop-reviewer — AI 티 패턴(기계적 어투, 상투적 피드백 표현) 검수·수정
  • moai-content:humanize-korean — 자연스러운 한국어 문장으로 다듬기 (의미 100% 보존)

> KPI/OKR 달성률 표·평가 등급 매트릭스·성과 대시보드 같은 숫자·표 산출물은 위 텍스트 체인 대상이 아닙니다. 표·대시보드가 필요하면 moai-office:xlsx-creator 또는 moai-data:data-visualizer로 라우팅하세요. 혼합 산출물은 서술 부분만 체인을 적용하고 표는 데이터 라우팅을 유지합니다.

참고 사항

2026년 성과관리 트렌드

  • OKR 도입 기업 급증: SK, 한화 금융 계열 선도, 스타트업 업계 표준화
  • AI 성과 분석 도입: 데이터 기반 목표 설정·추적이 새로운 표준
  • OKR + KPI 병행: 단일 방식 선택보다 병행 운영이 2026년 주류
  • 밀레니얼/Z세대: 80%가 AI 업무 효율화 긍정 인식, 실시간 피드백 선호

근로기준법 준수 주의사항

  • 부당한 성과평가를 이유로 한 해고·강제 퇴직 요구 금지
  • 평가 결과는 근로계약서상 합의된 평가 기준에 따라야 함
  • 평가 결과 공개 시 개인정보보호법 적용
  • 연봉 협상 결과는 서면으로 확인 (근로조건 명확화)

문제 해결

  • 근로기준법 조항 불확실: 부당 해고, 강등, 임금 삭감이 수반되는 평가는 노무사 검토가 필수입니다. AI가 제공하는 법령 내용은 참고용입니다.
  • 직급 체계 정보 부족: 팀 규모, 직군 분류, 기존 평가 방식을 알려주시면 더 맞춤화된 평가 체계를 설계할 수 있습니다.
  • 평가 편향 우려: 특정 직원에 대한 주관적 평가가 우려되는 경우 익명 360도 평가 설계와 캘리브레이션 세션 진행을 권장합니다.
  • OKR 달성률 측정 불가: 정량 지표가 없는 직무(창의 직군, 지원 부서)는 서술형 평가 + 동료 피드백 비중을 높이는 방향으로 설계하세요.

이 스킬을 사용하지 말아야 할 때

  • 법적 노동 분쟁 대응: 평가 결과로 인한 해고, 징계, 임금 분쟁은 노무사에게 의뢰하세요.
  • 채용·온보딩 프로세스: JD 작성, 면접 설계, 신입 온보딩은 moai-hr:employment-manager 스킬이 더 적합합니다.
  • 오퍼 레터·연봉 협상 문서: moai-hr:draft-offer 스킬을 사용하세요.
  • 원격 근무 정책 수립: 재택 정책, 협업 도구 선택은 moai-hr:people-operations 스킬을 사용하세요.

How to use it

Copy the folder

Take modu-ai/performance-review from the repository into ~/.claude/skills for personal use, or into .claude/skills inside a project.

Check the name does not clash

The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.