AB candidate-assessment
Оценивает, насколько резюме кандидата соответствует описанию вакансии (JD), и создает понятный профессиональный отчет в формате HTML. Анализирует резюме (с помощью навыка анализа резюме), читает JD в любом формате (txt/md/pdf/docx), оценивает соответствие по взвешенной 7-модульной модели и формирует отчет о найме с общей оценкой, рангом, разбивкой по параметрам, рисками и вопросами для собеседования. Используется, когда пользователь хочет оценить/ранжировать кандидата по вакансии, сопоставить резюме с JD (简历 JD 匹配 / 候选人评估 / 匹配度打分 / 招聘评估) или создать отчет об оценке кандидата.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluates how well a candidate's resume matches a target job descripti…»
Evaluates how well a candidate's resume matches a target job description (JD) and produces a clean, professional HTML assessment report. Parses the resume (via the resume-parsing skill), reads the JD from any format (txt/md/pdf/docx), scores the fit across a weighted 7-module model, and renders a hiring report with overall score, grade, dimension breakdown, risks, and interview questions. Use when the user wants to assess/score a candidate against a job, match a resume to a JD (简历 JD 匹配 / 候选人评估 / 匹配度打分 / 招聘评估), or generate a candidate evaluation report.
Оценивает, насколько резюме кандидата соответствует описанию вакансии (JD), и создает понятный профессиональный отчет в формате HTML.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 8. 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 66/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 901 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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 559 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.