SKILLEMALL.ai

BF voice-interview-simulator

Проводит симуляцию собеседования для поиска работы на китайском языке. Подходит для сценариев, когда пользователь хочет попрактиковаться в многоэтапном собеседовании на китайском языке по целевой должности, используя распознавание речи (ASR) для ответов, LLM для определения дальнейших вопросов или смены темы, и TTS для озвучивания вопросов интервьюера, с последующим выводом структурированного отчета об оценке, рекомендаций по улучшению и примеров оптимизированных ответов. Поддерживает конфигурации вроде `target_role`, `interviewer_style`, `min_rounds`, `max_round_limit`; по умолчанию используется для общего собеседования на китайские должности, не требует распознавания эмоций, обработки видео или других дополнительных аудиоалгоритмов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«进行中文求职语音模拟面试。适用于用户想围绕目标岗位进行多轮中文面试练习,并通过 ASR 识别回答、由 LLM 决定追问或换题、由 TTS 播…»

进行中文求职语音模拟面试。适用于用户想围绕目标岗位进行多轮中文面试练习,并通过 ASR 识别回答、由 LLM 决定追问或换题、由 TTS 播报面试官问题,最终输出结构化评估报告、改进建议和示例优化回答的场景。支持 `target_role`、`interviewer_style`、`min_rounds`、`max_round_limit` 等配置;默认用于通用中文岗位面试,不依赖情绪识别、视频处理或其他额外音频算法。

ClawHub Agent Skills автор: cows21 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 788 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проводит симуляцию собеседования для поиска работы на китайском языке.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /mnt/cache/liudelong/cws/code6/openclaw-skill/review_simulate/.env.example

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /mnt/cache/liudelong/cws/code6/openclaw-skill/review_simulate/.env.example
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

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/run_interview.py:83
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 7. 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: /mnt/cache/liudelong/cws/code6/openclaw-skill/review_simulate/.env.example

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /mnt/cache/liudelong/cws/code6/openclaw-skill/review_simulate/.env.example
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): /mnt/cache/liudelong/cws/code6/openclaw-skill/review_simulate/.env.example
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (voice-interview-simulator) не совпадает с папкой (review-simulate)
  • 100Шаги. Шагов: 104
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 788 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 104 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Chinese voice-interview practice skill that uses external AI speech/text services and saves local reports as part of its stated function.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.