BF general-talent-grader
На основе резюме, записей собеседований и описания вакансии определяет общий уровень способностей кандидата (L1-L4). Основные возможности: аудит уязвимостей резюме, количественный аудит (плотность модификаторов/полнота базовой линии/причинно-следственная связь/гладкость), расчет ведущей достоверности, шестимерная оценочная шкала (адаптация роли), двойное взвешивание множителей, генерация вопросов для детектора лжи (метод трехкратного уточнения), валидатор согласованности оценок, проверка глубины познания по 4 пунктам. Подходит для всех должностей: продукт/технологии/операции/продажи/управление/дизайн/данные/HR/финансы/маркетинг и т. д. Используйте, когда пользователь просит оценить кандидата, определить уровень таланта, провести аудит резюме, посмотреть резюме, проанализировать собеседование, сгенерировать предложения по уточнению, определить уровень способностей кандидата, определить уровень от L1 до L4, оценить соответствие должности, выявить преувеличения в резюме. Неприменимо для оценки производительности, обзора продвижения по службе, анализа потребностей в обучении сотрудников или оценки, требующей глубоких знаний в конкретной области (например, юридическая/медицинская квалификация).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于简历、面试记录和JD，对候选人进行通用岗位能力定级（L1-L4）。 核心能力：简历漏洞穿透审计、量化审计（修饰词密度/基线完整率/因果链…»
基于简历、面试记录和JD，对候选人进行通用岗位能力定级（L1-L4）。 核心能力：简历漏洞穿透审计、量化审计（修饰词密度/基线完整率/因果链/光滑度）、 主导可信度计算、六维度评分卡（角色自适应）、双乘数加权、测谎面试题生成（三层追问法）、 评分一致性校验器、认知深度4项检查。 适配所有岗位：产品/技术/运营/销售/管理/设计/数据/HR/财务/市场等。 Use when user asks to 评估候选人、人才定级、简历审计、看简历、面试复盘、 生成追问建议、候选人能力分级、L1到L4定级、岗位适配度评估、简历水分识别. 不适用于绩效评估、晋升评审、员工培训需求分析或需要特定领域深度知识的评估（如法律/医学资格认证）.
На основе резюме, записей собеседований и описания вакансии определяет общий уровень способностей кандидата (L1-L4).
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/resume_audit.md, references/quantitative_thresholds.md, references/signal_extraction.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/resume_audit.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/quantitative_thresholds.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/signal_extraction.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/behavioral_anchors.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/cognitive_depth.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/output_templates.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/pre-flight-check.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/validate_scores.py - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "label"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 8 файла(ов): references/resume_audit.md, references/quantitative_thresholds.md, references/signal_extraction.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 51
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1048 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 315 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.