SKILLEMALL.ai

AC scrapling-boss-recruitment

Навык для сбора данных о вакансиях, выполняющий операции на Boss Zhipin на основе фреймворка Scrapling. Используйте в следующих сценариях: поиск кандидатов на Boss Zhipin, массовая отправка приветствий, получение информации о резюме, парсинг структурированных данных. Триггерные фразы: boss直聘, 招聘爬取, 搜索候选人, 获取简历, 发送招呼, boss recruitment, zhipin

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«招聘数据爬取Skill,基于Scrapling框架在Boss直聘上执行招聘操作。当需要以下场景时使用:在Boss直聘搜索候选人、批量发送招呼…»

招聘数据爬取Skill,基于Scrapling框架在Boss直聘上执行招聘操作。当需要以下场景时使用:在Boss直聘搜索候选人、批量发送招呼、获取简历信息、解析结构化数据。Trigger phrases: boss直聘、招聘爬取、搜索候选人、获取简历、发送招呼、boss recruitment、zhipin

ClawHub Agent Skills автор: wuritu v0.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 358 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык для сбора данных о вакансиях, выполняющий операции на Boss Zhipin на основе фреймворка Scrapling.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЛюди и наймИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

    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: 6. 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 53/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 358 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 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This recruiting automation skill is purpose-aligned, but it asks for live account cookies and can collect candidate personal data, send resumes to an LLM, and perform bulk outreach without enough safeguards.
    LLM: suspicious (medium) · 28 мая 2026 г.