SKILLEMALL.ai

BD maker-hunter-v2

Автоматическое обнаружение и точный подбор основателей стартапов, использующих vibe coding. Используется для поиска в технологических сообществах (即刻, Hacker News, X/Twitter и т. д.) молодых разработчиков с духом гиков, умеющих программировать с помощью ИИ-инструментов и начинающих свой бизнес, а также для создания персонализированных приглашений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动发现并精准招募 vibe coding 创业者。用于:当需要从技术社区(即刻、、Hacker News、X/Twitter 等)挖掘具备…»

自动发现并精准招募 vibe coding 创业者。用于:当需要从技术社区(即刻、、Hacker News、X/Twitter 等)挖掘具备极客精神、会用 AI 工具编程、正在创业的年轻 maker,并生成个性化招募私信时。

ClawHub Agent Skills автор: robinc913 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 886 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматическое обнаружение и точный подбор основателей стартапов, использующих vibe coding.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

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 43/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (maker-hunter-v2) не совпадает с папкой (maker-hunter)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1886 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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 112: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a recruiting automation tool, but it asks users to hand over raw platform cookies and stores collected candidate data without clear safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.