SKILLEMALL.ai

BF job-screener-engine

После получения приглашения на собеседование или оффера, проведите глубокую оценку вакансии: 6 аспектов, присвойте рейтинг от A до H и общий балл от 1 до 5, предоставьте рекомендации к действию, оцените ценность для тренировки и риски. Триггерные фразы: «получил оффер, посмотри», «стоит ли идти на это собеседование», «оцени эту вакансию», «сравни эти возможности», «глубокий анализ вакансии».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在用户拿到面试邀请或 Offer 后,对岗位机会做深度评估:六个维度 打出 A–H 等级与全局 1–5 分,输出行动建议、面试练手价值与风险…»

在用户拿到面试邀请或 Offer 后,对岗位机会做深度评估:六个维度 打出 A–H 等级与全局 1–5 分,输出行动建议、面试练手价值与风险提示。 触发词:'拿到 offer 了帮我看看'、'这个面试机会值不值得去'、 '帮我评估这个岗位'、'帮我对比这几个机会'、'岗位深度分析'。

ClawHub Agent Skills автор: CalmDownTR v1.0.2 MIT-0 9 файлов тело ≈ 845 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

После получения приглашения на собеседование или оффера, проведите глубокую оценку вакансии: 6 аспектов, присвойте рейтинг от A до H и общий балл от 1 до 5…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/user_profile.md

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/user_profile.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/user_profile.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/user_profile.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/user_profile.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 845 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 142 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent job-opportunity evaluation assistant that uses web search and a local user profile file, with manageable privacy considerations around saved career preferences.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 авг. 2026 г.