SKILLEMALL.ai

AD job-hunter

Создайте и разверните автоматизированную систему поиска работы с ботом Telegram. Собирает вакансии с LinkedIn, оценивает их по проценту соответствия, отправляет уведомления с кнопками для отклика и генерирует адаптированные резюме. Используйте, когда: настраиваете автоматизацию поиска работы, создаете бота для подбора вакансий, создаете систему оповещений о вакансиях на базе Telegram, помогаете кому-то автоматически найти работу. Триггеры: 'job search bot', 'automated job hunting', 'find jobs for', 'job alert system', 'build job bot'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build and deploy an automated job hunting system with Telegram bot. Sc…»

Build and deploy an automated job hunting system with Telegram bot. Scrapes LinkedIn jobs, scores them by match percentage, sends notifications with apply buttons, and generates tailored CVs. Use when: setting up job search automation, building a job-matching bot, creating a Telegram-based job alert system, helping someone find a job automatically. Triggers: 'job search bot', 'automated job hunting', 'find jobs for', 'job alert system', 'build job bot'.

ClawHub Agent Skills автор: barleviatias v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 194 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создайте и разверните автоматизированную систему поиска работы с ботом Telegram.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторTelegramИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scripts/bot.py:25
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
      self.api = f"https://api.telegram.org/bot{self.token}"
      vendor-hostв кавычках
    • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scripts/notify_new_jobs.py:31
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
      f"https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage",
      vendor-hostв кавычках
    • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:110
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса (документация security-скилла)
      nohup python3 -u bot.py > bot.log 2>&1 &
      security-скилл

    Просканировано файлов: 7. 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 41/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (job-hunter) не совпадает с папкой (job-hunter-bot)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 25, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1194 токенов

    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 457 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed job-alert bot that scrapes LinkedIn, stores job matches locally, and sends Telegram notifications, but users should protect the bot token and personal profile data.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.