SKILLEMALL.ai

AB salary-negotiator

Подготовьтесь к переговорам о зарплате с помощью структурированного набора инструментов: расчет рыночной ставки, расчет минимальной суммы, оценка общего вознаграждения (акции, бонусы, льготы), сценарии переговоров для предложений, повышений и встречных предложений, а также анализ BATNA. Используйте, когда у пользователя есть предложение о работе, он готовится к разговору о повышении, хочет знать, конкурентоспособна ли его зарплата, или нуждается в сценариях и стратегии для переговоров о вознаграждении.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prepare salary negotiations with a structured toolkit: market-rate anc…»

Prepare salary negotiations with a structured toolkit: market-rate anchoring math, walk-away floor calculation, total-compensation evaluation (equity, bonuses, benefits), negotiation scripts for offers, raises, and counter-offers, and BATNA analysis. Use when the user has a job offer, is preparing a raise conversation, wants to know if their pay is competitive, or needs scripts and a strategy for negotiating compensation.

ClawHub Agent Skills автор: voronindenis5 v1.0.3 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 110 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Подготовьтесь к переговорам о зарплате с помощью структурированного набора инструментов: расчет рыночной ставки, расчет минимальной суммы, оценка общего…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
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: 8. 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 67/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2110 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 425 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent offline salary negotiation helper with no evidence of hidden data access, persistence, or unsafe execution beyond running its bundled calculator script.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.