SKILLEMALL.ai

CD ai-talent-hunter

Находите наиболее подходящих технических специалистов на GitHub, генерируйте персонализированные сообщения для связи. Подходит для найма инженеров, поиска технических партнеров, предоставления кандидатов рекрутерами и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从 GitHub 找到最匹配的技术人才,生成个性化触达话术。适用于招聘工程师、寻找技术合伙人、猎头交付候选人等场景。…»

从 GitHub 找到最匹配的技术人才,生成个性化触达话术。适用于招聘工程师、寻找技术合伙人、猎头交付候选人等场景。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: KeDouPi(珂抖屁) v1.0.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 3 657 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Находите наиболее подходящих технических специалистов на GitHub, генерируйте персонализированные сообщения для связи.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
72/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Обфускация
Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 1

  • высокая Обфускация uni-zero-width prompts/jd_parser_prompt.md:155
    Невидимые символы нулевой ширины (возможен скрытый текст) (3 шт.)
    1. **输出必须是纯 JSON**,不包含任何 Markdown 代码块标记(`␀`␀`␀`json`)

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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "config"

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 156
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3657 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +3Длина description 58: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -288 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 156 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
Prompt-injection indicators were detected in the submitted artifacts (unicode-control-chars); human review is required before treating this skill as clean.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.