SKILLEMALL.ai

BC offer-negotiation-zh

Полный помощник по переговорам о предложениях, разработанный для соискателей и HR, охватывающий ключевые вопросы, такие как переговоры о зарплате, согласование отпуска, получение более высокой должности, обсуждение акций и опционов. Предоставляет профессиональные формулировки для переговоров, шаблоны электронных писем и стратегии ответов, помогая пользователям четко излагать свои требования, контролировать темп переговоров и улучшать окончательные условия трудоустройства в сценариях переговоров о предложениях, запросов о повышении зарплаты, согласования зарплаты, получения льгот и т. д. Применяется в реальных рабочих ситуациях, таких как первое согласование зарплаты для выпускников, сопоставление зарплат при смене работы, сравнение конкурирующих предложений и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专为求职者与HR设计的Offer谈判全场景助手,覆盖薪资谈判、假期协商、岗位级别争取、 股权期权沟通等核心议题。提供专业谈判话术、邮件模板与…»

专为求职者与HR设计的Offer谈判全场景助手,覆盖薪资谈判、假期协商、岗位级别争取、 股权期权沟通等核心议题。提供专业谈判话术、邮件模板与回应策略,帮助用户在offer 谈判、涨薪申请、薪资协商、待遇争取等场景中清晰表达诉求、把握谈判节奏、提升 最终录用条件。适用于应届生首次谈薪、跳槽薪资对标、竞争性offer对比等真实职场情境。

ClawHub Agent Skills автор: Olina1Ye v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 147 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Полный помощник по переговорам о предложениях, разработанный для соискателей и HR, охватывающий ключевые вопросы, такие как переговоры о зарплате…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникПродажи и CRMИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

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: 2. 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 53/100

  • 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
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 147 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 167 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only Chinese offer negotiation drafting helper with no executable code or hidden behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.