SKILLEMALL.ai

AC candidate-sourcing

Находите кандидатов в LinkedIn, соответствующих спецификации должности, составляйте их краткие списки и обогащайте их текущей должностью и опытом. Используйте, когда пользователь хочет найти, найти или искать кандидатов, таланты или людей, соответствующих таким критериям, как должность, учебное заведение или текущий/прошлый работодатель (например, «инженеры в Shopify, которые раньше работали в Amazon»).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find LinkedIn candidates matching a role spec, shortlist them, and enr…»

Find LinkedIn candidates matching a role spec, shortlist them, and enrich the shortlist with current role and experience. Use when the user wants to source, find, or search for candidates, talent, or people matching criteria like title, school, or current/past employer (e.g. "engineers at Shopify who used to work at Amazon").

ClawHub Agent Skills автор: Veezee v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 310 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Находите кандидатов в LinkedIn, соответствующих спецификации должности, составляйте их краткие списки и обогащайте их текущей должностью и опытом.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ПроцедураShopifyИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (candidate-sourcing) не совпадает с папкой (veezee-candidate-sourcing)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1310 токенов

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed LinkedIn candidate-sourcing integration that uses Veezee for searches and profile enrichment, with no hidden destructive or unrelated behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.