SKILLEMALL.ai

AC cn-recruiting-workflow

Помогает HR-специалистам по подбору персонала быстро обобщать отзывы о собеседованиях, составлять тексты для кандидатов, подготавливать материалы для предложений о работе и записывать последующие действия. / Помогает командам по подбору персонала обобщать результаты собеседований, составлять тексты для кандидатов, готовить материалы для предложений о работе и обновлять трекеры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«帮招聘 HR 快速汇总面试反馈、生成候选人推进话术、整理 Offer 材料并回写跟进记录。 / Help recruiting teams…»

帮招聘 HR 快速汇总面试反馈、生成候选人推进话术、整理 Offer 材料并回写跟进记录。 / Help recruiting teams debrief interviews, draft candidate follow-ups, prepare offer materials, and update trackers.

ClawHub Agent Skills автор: Ashley v0.3.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 918 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает HR-специалистам по подбору персонала быстро обобщать отзывы о собеседованиях, составлять тексты для кандидатов, подготавливать материалы для…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураWordЛюди и наймИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 13. 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 64/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 61
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1918 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 163 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
  • +4Есть примеры (8 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: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill creates recruiting summaries, messages, and local files as advertised, but the HR data it handles should be reviewed and kept confidential.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.