SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC hr-ai-assistant

Этот навык следует использовать, когда пользователи задают вопросы, связанные с HR, запрашивают создание HR-политик, форм или нуждаются в консультационных услугах по HR. Он обеспечивает прямую интеграцию WebSocket API с платформой HRrule AI, используя параметры tag_id и rt для создания HR-политик, форм, блок-схем и ответов на вопросы, связанные с HR, о трудовом законодательстве, найме, компенсации, правах сотрудников и других HR-темах. Навык включает профессиональную функцию Q&A (tag_id=1) для ответов на общие HR-вопросы о трудовом законодательстве, нормативных актах и правах сотрудников.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when users ask HR-related questions, request…»

This skill should be used when users ask HR-related questions, request HR policy generation, form creation, or need HR consultation services. It provides direct WebSocket API integration with the HRrule AI platform using tag_id and rt parameters for generating HR policies, forms, flowcharts, and answering HR-related questions about labor laws, recruitment, compensation, employee rights, and other HR topics. The skill includes professional Q&A capability (tag_id=1) for answering general HR questions about labor laws, regulations, and employee rights.

ClawHub Agent Skills автор: aijuntao v2.5.9 MIT-0 13 файлов тело ≈ 4 978 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Этот навык следует использовать, когда пользователи задают вопросы, связанные с HR, запрашивают создание HR-политик, форм или нуждаются в консультационных…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияИнфраструктураЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump MEMORY.md
      В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенами
      MEMORY.md
    • низкая Утечка данных read-dotenv INSTALL.md:67
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:104
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env

    Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "first_time_user_instructions"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "platform_integration_requirements"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4978 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 154
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 10, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +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
    • +3Длина description 555 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 51 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 154 пунктов
    • +4Есть примеры (31 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This HR assistant is mostly purpose-aligned, but it gives unsafe credential and sensitive-data handling instructions that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.