AD job-offer-comparator
Используйте при сравнении двух или более предложений о работе, выборе между удаленной и очной работой, взвешивании более высокой зарплаты против долгой поездки на работу, переезде в другой город ради работы, оценке реальной стоимости льгот или подготовке контрпредложения для переговоров о зарплате. Рассчитывает истинную общую компенсацию — оклад + ожидаемый бонус + максимальный пенсионный взнос + стоимость акций с учетом риска − взносы на медицинское страхование − стоимость поездки на работу (км + парковка) − корректировка стоимости жизни − затем эффективную почасовую ставку за РЕАЛЬНЫЕ часы (контрактные + сверхурочные + поездка), оценку PTO и точную базовую зарплату, при которой проигрышное предложение должно соответствовать выигрышному. Выдает целевое число, готовое к переговорам.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when comparing two or more job offers, deciding between a remote a…»
Use when comparing two or more job offers, deciding between a remote and on-site role, weighing a higher salary against a long commute, moving cities for a job, pricing the real value of benefits, or preparing a salary negotiation counter-offer. Computes true total compensation — base + expected bonus + capped retirement match + risk-discounted equity − health premiums − commute cost (km + parking) − cost-of-living adjustment — then effective hourly rate on REAL hours (contracted + overtime + commute), PTO valuation, and the exact break-even base salary the losing offer needs to match the winner. Outputs a negotiation-ready target number.
Используйте при сравнении двух или более предложений о работе, выборе между удаленной и очной работой, взвешивании более высокой зарплаты против долгой…
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 7. 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 47/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2169 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 646 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.