SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC xihu-hiring

Получение данных об утверждении Feishu (HR-Xihu Zhishu), создание Excel-отчета о ходе найма. Триггеры: 招聘进度, 刷新招聘表, 拉审批, 更新候选人, 重跑招聘, hiring tracker, xihu hiring. НЕ для: 其他飞书审批, 通用 Excel 制作, 消息发送.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«拉取飞书审批数据（人事-西湖数智），生成招聘进度 Excel 报表。 Triggers: 招聘进度, 刷新招聘表, 拉审批, 更新候选人,…»

拉取飞书审批数据（人事-西湖数智），生成招聘进度 Excel 报表。 Triggers: 招聘进度, 刷新招聘表, 拉审批, 更新候选人, 重跑招聘, hiring tracker, xihu hiring. NOT for: 其他飞书审批, 通用 Excel 制作, 消息发送.

ClawHub Agent Skills автор: 郭凯文(Kaiwen Guo) v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 671 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Получение данных об утверждении Feishu (HR-Xihu Zhishu), создание Excel-отчета о ходе найма.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураЛюди и наймДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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: 5. 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 50/100

  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 671 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 140 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a legitimate hiring-report skill, but it bulk-accesses and locally stores sensitive candidate information without enough confirmation, storage, or cleanup safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.