SKILLEMALL.ai

BB job-matcher

Анализ описаний вакансий, извлечение реальных сигналов о найме, оценка соответствия кандидата и предоставление рекомендаций по адаптации резюме.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze job descriptions, extract real hiring signals, assess candidat…»

Analyze job descriptions, extract real hiring signals, assess candidate fit, and provide resume tailoring advice.

ClawHub Agent Skills автор: Andrew v1.0.0 1 файл тело ≈ 984 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализ описаний вакансий, извлечение реальных сигналов о найме, оценка соответствия кандидата и предоставление рекомендаций по адаптации резюме.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается

АнализаторЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 55
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 984 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +3Длина description 113: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward job-matching prompt that analyzes job postings and resume details without asking to run code, access files, or use credentials.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.