SKILLEMALL.ai

AC job-hunter

Автоматизированный поиск работы, парсинг описаний вакансий, настройка резюме и конвейер отслеживания заявок. Используйте, когда: пользователь хочет найти работу, настроить автоматический поиск вакансий, анализировать описания вакансий, настраивать/адаптировать резюме под конкретные роли, отслеживать заявки на вакансии или получать обновления о поиске работы через WhatsApp/мессенджеры. Поддерживает бесплатные API вакансий (LinkedIn guest, Jobicy, RemoteOK, Remotive, Adzuna, JSearch/RapidAPI). Активируется по: найти работу, поиск работы, настроить резюме, адаптировать резюме для [компания], отслеживать заявки, поиск работы, подать заявку в [компания], показать вакансии, статус работы, настроить оповещения о вакансиях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated job search, JD parsing, resume customization, and applicatio…»

Automated job search, JD parsing, resume customization, and application tracking pipeline. Use when: user wants to find jobs, set up automated job searches, parse job descriptions, customize/tailor resumes for specific roles, track job applications, or get job hunt updates via WhatsApp/messaging. Supports free job APIs (LinkedIn guest, Jobicy, RemoteOK, Remotive, Adzuna, JSearch/RapidAPI). Triggers on: find jobs, job search, customize resume, tailor resume for [company], track applications, job hunt, apply to [company], show jobs, job status, set up job alerts.

ClawHub Agent Skills автор: BEGARI DANIEL VIVEK v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 254 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматизированный поиск работы, парсинг описаний вакансий, настройка резюме и конвейер отслеживания заявок.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураWhatsAppИнфраструктураЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (job-hunter) не совпадает с папкой (job-hunter-whatsapp)
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1254 токенов

    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
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 567 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This job-search skill is purpose-aligned, but it handles sensitive resume, job-search, API key, and messaging data that should be kept private.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.