SKILLEMALL.ai

AC resume-tailor

Генерация резюме, адаптированных под конкретную вакансию, на основе базового профиля и описания вакансии. Сначала собирает структурированную информацию пользователя (личные данные, история работы, побочные проекты, образование, навыки, сертификаты), затем читает целевое описание вакансии для создания отполированного HTML-резюме, специально подобранного под него. Выводит оптимизированный для печати HTML, который легко экспортируется в PDF через печать браузера. Используйте, когда пользователь хочет создать/переписать/адаптировать резюме для конкретной вакансии, оптимизировать резюме для ATS, создать резюме с нуля или говорит "сделай мне резюме" / "адаптируй мое резюме" / "создай резюме для этой вакансии". Поддерживает резюме на китайском и английском языках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate job-specific tailored resumes from a base profile and job des…»

Generate job-specific tailored resumes from a base profile and job description. First collects structured user info (personal details, work history, side projects, education, skills, certificates), then reads a target JD to produce a polished HTML resume customized to match. Outputs print-optimized HTML that exports cleanly to PDF via browser print. Use when user wants to create/rewrite/tailor a resume for a specific job posting, optimize a resume for ATS, build a resume from scratch, or says "make me a resume" / "tailor my resume" / "customize resume for this job". Supports Chinese and English resumes.

ClawHub Agent Skills автор: 26048608982lp-ai v1.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 549 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генерация резюме, адаптированных под конкретную вакансию, на основе базового профиля и описания вакансии.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторЛюди и наймИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (resume-tailor) не совпадает с папкой (jd-resume-tailor)
    • 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1549 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 610 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This resume tool appears useful and purpose-aligned, but it understates its privacy and access behavior around saved personal data and optional URL fetching.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.