SKILLEMALL.ai

AC developer-interview-simulator

Симулирует собеседования разработчиков/инженеров: кодинг-раунды, проектирование систем, поведенческие вопросы для инженеров и технические вопросы. Используйте, когда пользователь хочет пробное собеседование разработчика, практику кодинг-собеседования, практику проектирования систем, алгоритмические вопросы, подготовку к техническому собеседованию, практику на доске, поведенческие вопросы для инженеров, собеседование на основе резюме (анализ резюме, затем подбор вопросов) или статистику собеседований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Simulates developer/engineering interviews: coding rounds, system desi…»

Simulates developer/engineering interviews: coding rounds, system design, behavioral for engineers, and tech-specific Q&A. Use when the user wants mock developer interview, coding interview practice, system design practice, algorithm questions, technical interview prep, whiteboard practice, engineer behavioral questions, CV/resume-based interview (analyze CV then tailor questions), or interview stats.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 3 файла тело ≈ 4 158 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 26 ч назад

Симулирует собеседования разработчиков/инженеров: кодинг-раунды, проектирование систем, поведенческие вопросы для инженеров и технические вопросы.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкаЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 3. 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 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Шаги. Шагов: 98, расплывчатых формулировок: 5
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4158 токенов
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 21. 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 404 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 98 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.