SKILLEMALL.ai

BD pg-eight-questions

Навык подготовки к поведенческим собеседованиям на основе восьми вопросов P&G. С помощью вопросов с вариантами ответов и эвристического руководства помогайте пользователям раскрывать личный опыт, строить истории по методу STAR, моделировать дополнительные вопросы на собеседовании, оптимизировать ответы и, в конечном итоге, повысить вероятность успешного прохождения поведенческого собеседования. Триггерные слова: восемь вопросов P&G, поведенческое собеседование, метод STAR, подготовка к собеседованию, раскрытие опыта, моделирование собеседования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于宝洁八大问的行为面试准备技能。通过选择题启发式引导,帮助用户挖掘个人经历、构建STAR故事、模拟面试追问、优化答案表达,最终提升行为面试…»

基于宝洁八大问的行为面试准备技能。通过选择题启发式引导,帮助用户挖掘个人经历、构建STAR故事、模拟面试追问、优化答案表达,最终提升行为面试通过率。触发词:宝洁八大问、行为面试、STAR法则、面试准备、经历挖掘、模拟面试。

ClawHub Agent Skills автор: 桂皮 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 210 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 16 ч назад

Навык подготовки к поведенческим собеседованиям на основе восьми вопросов P&G.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

  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: 6. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (pg-eight-questions) не совпадает с папкой (ch-build-yi8ixjfz)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 210 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)
  • +3Длина description 111: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This interview-prep skill is mostly coherent, but it needs review because it forces unrelated promotional content and a third-party link into every response.
LLM: suspicious (high) · 13 сент. 2026 г.