SKILLEMALL.ai

BB Swelist — Tech Internship & Job Tracker

Помогает находить стажировки и вакансии для выпускников, отслеживать каждое заявление локально и готовиться к собеседованиям — регистрация не требуется.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Helps you find tech internships and new-grad jobs, track every applica…»

Helps you find tech internships and new-grad jobs, track every application locally, and prep for interviews — no sign-up needed

ClawHub Hermes автор: Yuan Chen v1.0.13 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 850 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помогает находить стажировки и вакансии для выпускников, отслеживать каждое заявление локально и готовиться к собеседованиям — регистрация не требуется.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-long-hermes description 127 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Swelist — Tech Internship & Job Tracker) не совпадает с папкой (swelist)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4850 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 96
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 26. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 127 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 96 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its job-search purpose, but it asks agents to read a local profile file and handles resume/application data with unclear consent and persistence boundaries.
LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.