SKILLEMALL.ai

BD labor-dispute

Система навыков для защиты прав работников. Охватывает весь процесс от подписания трудового договора до арбитража и судебных разбирательств, всего 8 карточек навыков. Применимые сценарии: - Проверка условий договора перед приемом на работу → используйте contract-signing - Расчет компенсации при увольнении → используйте compensation-n - Незаконное расторжение договора → используйте illegal-dismissal-2n - Подача заявления на трудовой арбитраж → используйте labor-arbitration-process - Подготовка доказательств для арбитража → используйте evidence-burden - Споры об ограничении конкуренции → используйте non-compete - Работодатель не уплатил социальное страхование → используйте social-insurance - Производственная травма/профессиональное заболевание → используйте work-injury-compensation Когда вы сталкиваетесь с трудовым спором, сначала определите, к какому сценарию он относится, а затем вызовите соответствующий поднавык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«劳动者维权技能体系。覆盖从入职签合同到仲裁诉讼的全流程,共8个技能卡。 适用场景: - 入职前检查合同条款 → 用 contract-si…»

劳动者维权技能体系。覆盖从入职签合同到仲裁诉讼的全流程,共8个技能卡。 适用场景: - 入职前检查合同条款 → 用 contract-signing - 离职时计算补偿金 → 用 compensation-n - 被违法解除合同 → 用 illegal-dismissal-2n - 申请劳动仲裁 → 用 labor-arbitration-process - 准备仲裁证据 → 用 evidence-burden - 竞业限制纠纷 → 用 non-compete - 单位没缴社保 → 用 social-insurance - 发生工伤/职业病 → 用 work-injury-compensation 当你遇到劳动纠纷时,先判断属于哪个场景,再调用对应的子技能。

ClawHub Agent Skills автор: jingyu525 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 358 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Система навыков для защиты прав работников.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
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.
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: 3. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 358 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 335 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a coherent labor-contract guidance skill, with only a minor risk that broad triggers could make it activate in loosely related employment conversations.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.