SKILLEMALL.ai

AF linkedin-optimizer

Используйте для оптимизации профилей LinkedIn для врачей, медицинских сестер, медицинских работников или исследователей. Создает убедительные заголовки, пишет профессиональные резюме, интегрирует медицинские ключевые слова и формирует личный бренд для медицинской карьеры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when optimizing LinkedIn profiles for doctors, physicians, nurses,…»

Use when optimizing LinkedIn profiles for doctors, physicians, nurses, healthcare professionals, or medical researchers. Crafts compelling headlines, writes professional summaries, integrates healthcare keywords, and builds personal branding for medical careers.

ClawHub Agent Skills автор: AIpoch v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 640 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте для оптимизации профилей LinkedIn для врачей, медицинских сестер, медицинских работников или исследователей.

Как процесс F 70/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/linkedin-examples.md, references/keywords-by-specialty.json, references/headline-templates.md

ИнтеграцияИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
70/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/linkedin-examples.md, references/keywords-by-specialty.json, references/headline-templates.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/linkedin-examples.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/keywords-by-specialty.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/headline-templates.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill-author"

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/linkedin-examples.md, references/keywords-by-specialty.json, references/headline-templates.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/linkedin-examples.md, references/keywords-by-specialty.json, references/headline-templates.md
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 65
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2640 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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)
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 262 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a low-risk LinkedIn profile-writing helper for healthcare professionals, with only a minor scope-wording issue.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.