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Entgeltberichterstattung und gemeinsame Entgeltbewertung – sieben Berichtsinhalte nach Art. 9 Abs. 1 RL (EU) 2023/970 einschließlich Entgeltgefälle bei ergänzenden und variablen Bestandteilen, Median-Gefälle, Anteil der Beschäftigten mit variablen Bestandteilen, Verteilung über die Entgeltquartile und Gefälle je Arbeitnehmergruppe, gestaffelte Schwellen und Stichtage nach Art. 9 Abs. 2 bis 4 (ab 250 Beschäftigten jährlich ab 07.06.2027, 150 bis 249 dreijährlich ab 07.06.2027, 100 bis 149 dreijährlich ab 07.06.2031), Unterstützung kleinerer Arbeitgeber Art. 11, gemeinsame Entgeltbewertung Art. 10 bei mindestens 5 Prozent ungerechtfertigtem Gefälle in einer Arbeitnehmergruppe ohne Korrektur binnen sechs Monaten sowie das Verhältnis zum Entgeltbericht nach §§ 21, 22 EntgTranspG und zum betrieblichen Prüfverfahren §§ 17 bis 20 EntgTranspG. Use when Berichtspflichten vorzubereiten, Datenmodelle aufzubauen oder eine gemeinsame Entgeltbewertung durchzuführen ist.

Overview

Publisherborghei
RepositoryAI-Skills-German-Law
Skill nameentgeltberichterstattung
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51
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8
Bundled files
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Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 1 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by borghei on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Entgeltberichterstattung AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/borghei/AI-Skills-German-Law/tree/main/entgelttransparenz-eu/skills/entgeltberichterstattung
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
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Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/borghei/AI-Skills-German-Law.git /tmp/AI-Skills-German-Law
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/AI-Skills-German-Law/entgelttransparenz-eu/skills/entgeltberichterstattung .claude/skills/entgeltberichterstattung
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Entgeltberichterstattung in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Entgeltberichterstattung on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Entgeltberichterstattung is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

/entgelttransparenz-eu:entgeltberichterstattung

Zweck

Der Skill bereitet die Berichtspflichten vor, deren erster Stichtag der 07.06.2027 ist — und deren Datengrundlage jetzt aufgebaut werden muss, weil berichtet wird über das vorangehende Kalenderjahr. Er liefert die sieben Kennzahlen, die Schwellen- und Fristenmatrix und den Auslöser der gemeinsamen Entgeltbewertung.

Eingaben

  • Beschäftigtenzahl (Berechnungsmethode und Stichtag), Konzernstruktur, Betriebe
  • Entgeltdaten: Grundentgelt, ergänzende und variable Bestandteile, Zulagen, Sachbezüge
  • Gruppenbildung: Arbeitnehmergruppen gleicher oder gleichwertiger Arbeit
  • Bestehende Berichte nach §§ 21, 22 EntgTranspG und Ergebnisse betrieblicher Prüfverfahren
  • Vorhandene Systeme (HR, Payroll) und deren Auswertbarkeit nach Geschlecht und Gruppe
  • Ob ein Umsetzungsgesetz verkündet ist und welche Überwachungsstelle benannt wurde

Sub-Agent-Architektur

Der Researcher beschafft die RL (EU) 2023/970, das EntgTranspG und den Umsetzungsstand einschließlich der benannten Überwachungsstelle. Der Drafter baut die Kennzahlendefinition, die Gruppenbildung und den Zeitplan. Der Reviewer prüft Schwellen, Stichtage und ob die 5-Prozent-Schwelle des Art. 10 mit der Sechsmonatsfrist korrekt verknüpft ist.

Rechtsstand. Die Berichtspflichten des Art. 9 setzen nationale Umsetzung voraus — Meldeweg, Überwachungsstelle und Sanktionen bestimmt der deutsche Gesetzgeber. Die Umsetzungsfrist lief am 07.06.2026 ab; ein Umsetzungsgesetz ist vor jeder Verwendung gegen das Bundesgesetzblatt zu prüfen [unverifiziert – prüfen] (/entgelttransparenz-eu:entgelttransparenz-umsetzungsstand).

Ablauf

1. Die sieben Berichtsinhalte (Art. 9 Abs. 1 RL (EU) 2023/970)

Arbeitgeber stellen zu ihrer Organisation folgende Informationen bereit:

Buchst.Kennzahl
adas geschlechtsspezifische Entgeltgefälle
bdas geschlechtsspezifische Entgeltgefälle bei ergänzenden oder variablen Bestandteilen
cdas mittlere geschlechtsspezifische Entgeltgefälle (Median)
ddas mittlere geschlechtsspezifische Entgeltgefälle bei ergänzenden oder variablen Bestandteilen
eder Anteil der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer, die ergänzende oder variable Bestandteile erhalten
fder Anteil der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer in jedem Entgeltquartil
gdas Entgeltgefälle je Gruppe von Arbeitnehmern, aufgeschlüsselt nach normalem Grundlohn oder -gehalt sowie nach ergänzenden oder variablen Bestandteilen

Buchst. g ist der operativ anspruchsvollste Punkt: Er verlangt eine belastbare Gruppenbildung nach gleicher oder gleichwertiger Arbeit — und genau diese Gruppen lösen später Art. 10 aus.

2. Schwellen und Stichtage (Art. 9 Abs. 2 bis 4)

BeschäftigteErstmalsTurnus
250 oder mehrbis zum 7. Juni 2027jährlich, jeweils für das vorangehende Kalenderjahr
150 bis 249bis zum 7. Juni 2027alle drei Jahre
100 bis 149bis zum 7. Juni 2031alle drei Jahre
unter 100keine Pflicht nach Art. 9; Art. 11 sieht Unterstützung für Arbeitgeber mit weniger als 250 Arbeitnehmern vor—

Rückwirkende Datenlast: Wer 2027 über das Kalenderjahr 2026 berichtet, braucht die Daten für 2026 — also für ein Jahr, das bei Beratungsbeginn bereits läuft oder abgelaufen ist. Die Datenaufbereitung ist deshalb die dringlichste Maßnahme, unabhängig vom Stand der deutschen Umsetzung.

3. Gemeinsame Entgeltbewertung (Art. 10 RL (EU) 2023/970)

Arbeitgeber, die den Berichtspflichten des Art. 9 unterliegen, nehmen in Zusammenarbeit mit den Arbeitnehmervertretern eine gemeinsame Entgeltbewertung vor, wenn alle drei Bedingungen erfüllt sind:

  • a) Aus der Berichterstattung ergibt sich ein Unterschied der durchschnittlichen Entgelthöhe von Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmern von mindestens 5 Prozent in einer Gruppe von Arbeitnehmern;
  • b) der Arbeitgeber hat diesen Unterschied nicht auf der Grundlage objektiver, geschlechtsneutraler Kriterien gerechtfertigt;
  • c) der Arbeitgeber hat den ungerechtfertigten Unterschied nicht innerhalb von sechs Monaten nach dem Tag der Berichterstattung korrigiert.

Die Sechsmonatsfrist ist das eigentliche Steuerungsinstrument: Zwischen Bericht und Auslösung der gemeinsamen Bewertung liegt ein Halbjahr, in dem der Arbeitgeber entweder rechtfertigen oder korrigieren kann. Beides ist zu dokumentieren — die Rechtfertigung wird später zum Beweismittel im Prozess (/entgelttransparenz-eu:entgeltdiskriminierung-durchsetzung).

Die Bewertung dient dazu, ungerechtfertigte Unterschiede festzustellen, zu korrigieren und zu verhindern, und umfasst nach Art. 10 Abs. 2 unter anderem:

  • a) eine Analyse des Anteils der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer in jeder Gruppe;
  • b) Informationen über die durchschnittlichen Entgelthöhen sowie über ergänzende oder variable Bestandteile je Gruppe;
  • c) weitere in Art. 10 Abs. 2 benannte Elemente einschließlich der Maßnahmen zur Behebung.

4. Verhältnis zum geltenden deutschen Recht

InstrumentNormVerhältnis
Bericht zur Gleichstellung und Entgeltgleichheit§§ 21, 22 EntgTranspG — lageberichtspflichtige Arbeitgeber mit in der Regel mehr als 500 Beschäftigtenanderer Adressatenkreis, andere Inhalte; wird durch die Umsetzung überformt
Betriebliches Prüfverfahren§§ 17 bis 20 EntgTranspG — Aufforderung an private Arbeitgeber mit mehr als 500 Beschäftigten, freiwillig zu prüfeninhaltlich der Vorläufer der gemeinsamen Entgeltbewertung, aber freiwillig

Die Richtlinie macht aus dem freiwilligen Prüfverfahren eine bedingte Pflicht und senkt die Schwelle deutlich. Wer heute ein Prüfverfahren nach §§ 17 ff. EntgTranspG betreibt, baut damit die Grundlage für Art. 10 auf.

5. Datenmodell und Governance

Praktisch entscheidet die Datenqualität. Aufzubauen sind:

  1. Geschlechtsmerkmal je Beschäftigtem, datenschutzkonform (Art. 12 RL, DSGVO);
  2. Entgeltbestandteile getrennt: Grundentgelt, variable und ergänzende Bestandteile, Sachbezüge;
  3. Vollzeitäquivalente zur Vergleichbarkeit von Teilzeit;
  4. Gruppenbildung nach gleicher oder gleichwertiger Arbeit anhand objektiver Kriterien (Art. 4: Kompetenzen, Belastungen, Verantwortung, Arbeitsbedingungen);
  5. Quartilsbildung über die Gesamtbelegschaft;
  6. Dokumentation der Rechtfertigungen für jeden Unterschied ab 5 Prozent.

Art. 12 begrenzt die Verwendung personenbezogener Daten auf den Zweck des gleichen Entgelts; die Veröffentlichung darf keine Rückschlüsse auf einzelne Beschäftigte erlauben. Bei sehr kleinen Gruppen ist die Aggregation zu prüfen.

6. Mitbestimmung

Die gemeinsame Entgeltbewertung erfolgt in Zusammenarbeit mit den Arbeitnehmervertretern (Art. 10 Abs. 1); Art. 13 stärkt den sozialen Dialog. National flankieren § 80 Abs. 1 Nr. 2a, Abs. 2 BetrVG und § 13 EntgTranspG. Einführung und Betrieb der Auswertungssysteme können Mitbestimmungsrechte nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG auslösen — das ist vor dem Systemaufbau zu klären, nicht danach.

Deterministische Berechnung

Der Rechner in ../../../scripts/legal_calc/ macht nur die Arithmetik; die Kennzahlen selbst werden im HR-System berechnet:

bash
# Art. 10 Abs. 1 lit. c: 6 Monate ab Tag der Berichterstattung am 07.06.2027
python -m scripts.legal_calc.cli frist --ereignis 07.06.2027 --menge 6 --einheit monate --land BY

# Dreijahresturnus für Arbeitgeber mit 150 bis 249 Beschäftigten ab 07.06.2027
python -m scripts.legal_calc.cli frist --ereignis 07.06.2027 --menge 3 --einheit jahre --land BY

# Vorlauf: Datenjahr 2026 endet - Aufbereitungsfrist bis zum ersten Bericht
python -m scripts.legal_calc.cli frist --ereignis 31.12.2026 --menge 5 --einheit monate --land BY

Ob ein Entgeltunterschied „auf objektiven, geschlechtsneutralen Kriterien" beruht, ist eine juristische Wertung und gesondert zu begründen.

Quellen

Rechtsakte

Kommentare und Literatur

  • ErfK und HWK zum EntgTranspG, §§ 17 ff., 21 f.
  • Fitting, BetrVG, §§ 80, 87 Abs. 1 Nr. 6.
  • Beiträge zur Berichterstattung nach Art. 9 und zur gemeinsamen Entgeltbewertung in NZA, RdA und BB 2024–2026 (Fundstelle prüfen) [unverifiziert – prüfen]

Rechtsprechung

Zur Berichterstattung nach Art. 9 und zur gemeinsamen Entgeltbewertung nach Art. 10 liegt keine Judikatur vor. Zur Mitbestimmung bei der Einführung technischer Auswertungssysteme besteht gefestigte BAG-Rechtsprechung zu § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG; jede konkrete Entscheidung ist vor Verwendung zu verifizieren [unverifiziert – prüfen].

Ausgabeformat

ENTGELTBERICHTERSTATTUNG — <Arbeitgeber> — <Datum>

I.   Rechtsstand
     Umsetzungsgesetz:        [nicht verkündet — Art. 9 setzt Umsetzung voraus / verkündet am <Datum>]
     Überwachungsstelle:      <benannt / offen>

II.  Einordnung
     Beschäftigte:            <Zahl>   Berechnungsmethode: <…>
     Kategorie Art. 9:        [≥ 250 jährlich / 150–249 dreijährlich / 100–149 ab 2031 / < 100 keine]
     Erster Stichtag:         <07.06.2027 / 07.06.2031>
     Datenjahr:               <vorangehendes Kalenderjahr>

III. Kennzahlen Art. 9 Abs. 1
     a) Entgeltgefälle:                        <…>
     b) Gefälle variable/ergänzende Bestandteile: <…>
     c) Median-Gefälle:                        <…>
     d) Median-Gefälle variabel/ergänzend:     <…>
     e) Anteil mit variablen Bestandteilen:    <…>
     f) Anteil je Entgeltquartil:              <…>
     g) Gefälle je Arbeitnehmergruppe:         <…>
     Datenlücken:                              <…>

IV.  Gruppenbildung
     Kriterien (Art. 4): Kompetenzen | Belastungen | Verantwortung | Arbeitsbedingungen
     Gruppen:                 <Liste>
     Sehr kleine Gruppen:     <Aggregation / Datenschutz Art. 12>

V.   Gemeinsame Entgeltbewertung Art. 10
     Gruppe mit ≥ 5 % Unterschied:   <…>
     Rechtfertigung (lit. b):        [dokumentiert / offen]
     Korrekturfrist (lit. c):        6 Monate ab <Datum> → bis <Datum>
     Auslösung:                      [ja — Bewertung mit Arbeitnehmervertretern / nein]

VI.  Verhältnis zum EntgTranspG
     §§ 21, 22 Bericht:       [pflichtig / nicht pflichtig]
     §§ 17 ff. Prüfverfahren: [durchgeführt / nicht durchgeführt]

VII. Mitbestimmung
     § 80 BetrVG / § 13 EntgTranspG: <…>
     § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG bei Systemeinführung: [geprüft]

VIII.Fahrplan
     Sofort: Datenmodell | Q4 2026: Datenjahr abschließen | Q1 2027: Kennzahlen | 07.06.2027: Bericht

IX.  Risiko: 🟢 / 🟡 / 🔴 <Begründung>
X.   Quellenverzeichnis

Risiken / typische Fehler

  • Erst 2027 mit der Datenaufbereitung begonnen. Berichtet wird über das vorangehende Kalenderjahr — die Daten für 2026 müssen 2026 entstehen.
  • Nur das Grundentgelt ausgewertet. Art. 9 Abs. 1 verlangt ausdrücklich auch ergänzende und variable Bestandteile sowie den Anteil der Beschäftigten, die sie erhalten.
  • Median und Durchschnitt verwechselt. Buchst. a und c bzw. b und d verlangen beides nebeneinander.
  • Quartilsverteilung vergessen (Buchst. f).
  • Gruppenbildung nach Stellenbezeichnung statt nach Gleichwertigkeit — Maßstab ist Art. 4.
  • 5-Prozent-Schwelle auf den Gesamtbetrieb bezogen. Art. 10 Abs. 1 lit. a knüpft an eine Gruppe an.
  • Sechsmonatsfrist des Art. 10 Abs. 1 lit. c übersehen — sie ist das Fenster für Rechtfertigung oder Korrektur.
  • Rechtfertigung nicht dokumentiert. Sie ist später das zentrale Beweismittel gegen die Beweislastumkehr.
  • Mitbestimmung erst nach dem Systemaufbau geprüft (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG).
  • Datenschutz ausgeblendet. Art. 12 RL und die DSGVO begrenzen Verwendung und Veröffentlichungstiefe.
  • Rechtsprechung erfunden. Zu Art. 9 und 10 gibt es keine; jede Entscheidung ist zu belegen oder als [unverifiziert – prüfen] zu kennzeichnen.

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Entgeltberichterstattung AI skill do?

Entgeltberichterstattung und gemeinsame Entgeltbewertung – sieben Berichtsinhalte nach Art. 9 Abs. 1 RL (EU) 2023/970 einschließlich Entgeltgefälle bei ergänzenden und variablen Bestandteilen, Median-Gefälle, Anteil der Beschäftigten mit variablen Bestandteilen, Verteilung über die Entgeltquartile und Gefälle je Arbeitnehmergruppe, gestaffelte Schwellen und Stichtage nach Art. 9 Abs. 2 bis 4 (ab 250 Beschäftigten jährlich ab 07.06.2027, 150 bis 249 dreijährlich ab 07.06.2027, 100 bis 149 dreijährlich ab 07.06.2031), Unterstützung kleinerer Arbeitgeber Art. 11, gemeinsame Entgeltbewertung Ar...

Why use Entgeltberichterstattung on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Entgeltberichterstattung is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Entgeltberichterstattung in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/borghei/AI-Skills-German-Law/tree/main/entgelttransparenz-eu/skills/entgeltberichterstattung. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Entgeltberichterstattung?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Entgeltberichterstattung?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Entgeltberichterstattung with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Entgeltberichterstattung AI skill free?

It is published on GitHub by borghei. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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