SKILLEMALL.ai

AC job-lead-radar

Собирайте и анализируйте вакансии с основных сайтов по работе по расписанию. Охватывает Indeed, ZipRecruiter, ProductionHUB, LinkedIn и Peerspace. Примечание: Indeed, ZipRecruiter и LinkedIn используют защиту от ботов, которая может снизить результаты; ProductionHUB и Peerspace надежно собирают данные. Используйте, когда вас просят собрать вакансии, найти работу в сфере производства/творчества, отслеживать объявления о вакансиях или проводить аудит вакансий. Триггерные фразы: «собирать вакансии», «найти вакансии», «вакансии», «работа в производстве», «фриланс», «страница карьеры», «мониторинг вакансий», «ищем сейчас».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scrape and collect job leads from major job boards on a schedule. Cove…»

Scrape and collect job leads from major job boards on a schedule. Covers Indeed, ZipRecruiter, ProductionHUB, LinkedIn, and Peerspace. Note: Indeed, ZipRecruiter, and LinkedIn employ anti-bot protections that may reduce results; ProductionHUB and Peerspace scrape reliably. Use when asked to collect job leads, find production/creative work, monitor job postings, or run a job lead audit. Trigger phrases: "scrape jobs", "find job leads", "job openings", "production work", "freelance gigs", "career page", "job monitoring", "hiring now".

ClawHub Agent Skills автор: GULLISH42069 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 439 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Собирайте и анализируйте вакансии с основных сайтов по работе по расписанию.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Scrape and collect job leads from major job boards on a schedule. … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 439 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 538 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed job-board scraping skill that saves results locally, with no evidence of hidden credential use, exfiltration, destructive behavior, or privilege escalation.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.