SKILLEMALL.ai

AC tech-career-transition

Помощник по планированию смены карьеры в сфере ИТ. Пользователь вводит текущую информацию о профессии, проходит 30 интерактивных вопросов для всесторонней оценки 6 ключевых аспектов (глубина знаний/способность к обучению/понимание бизнеса/коммуникация и сотрудничество/соответствие рынку/мотивация), анализирует степень соответствия 18 направлениям смены карьеры (архитектор/инженер ИИ/менеджер по продукту/инженер по безопасности/финтех/государственная служба/независимый разработчик и т. д.), генерирует интерактивный HTML-отчет с радарной диаграммой способностей, карточками рекомендуемых направлений, таблицей разрыва в навыках, 12-месячным планом перехода и учебными ресурсами. Триггеры: смена карьеры в ИТ, смена карьеры программиста, переход в ИТ, смена технической должности, переход из разработки в продукт, переход в управление, планирование технической карьеры, tech career transition, смена карьеры кодера, планирование технической карьеры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«计算机行业转行规划助手。用户输入当前职业信息,通过30道交互式问题全面评估6大维度(技术深度/学习能力/业务理解/沟通协作/市场匹配/驱动力…»

计算机行业转行规划助手。用户输入当前职业信息,通过30道交互式问题全面评估6大维度(技术深度/学习能力/业务理解/沟通协作/市场匹配/驱动力),基于18个转行方向(架构师/AI工程师/产品经理/安全工程师/金融科技/考公国企/独立开发者等)进行匹配度分析,生成含能力雷达图、方向推荐卡、技能差距表、12个月转型路线图和学习资源的交互式HTML可视化报告。触发词:计算机转行, 程序员转行, IT转行, 技术转岗, 开发转产品, 转管理, 技术职业规划, tech career transition, 码农转行, 计算机职业规划, 技术岗转型。

ClawHub Agent Skills автор: bettermen v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 491 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по планированию смены карьеры в сфере ИТ.

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

ПроцедураРазработкаИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    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: 57
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2491 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 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent career-planning assistant that asks work-history questions and generates a local HTML report, with no evidence of hidden execution, credential use, exfiltration, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июн. 2026 г.