SKILLEMALL.ai

AA ai-interview-coach

ИИ-помощник для подготовки к собеседованию с тремя уровнями сложности (младший/средний/старший), гибким количеством вопросов (5/10/15/20), пятью типами вопросов (знания, кодирование, проектирование системы, тематическое исследование, поведенческий) и отслеживанием истории собеседований с анализом прогресса и радарными диаграммами возможностей. Включает 7-дневные планы спринта, оценку готовности к работе и переписывание ответов для повышения производительности на собеседовании. Поддерживает как режим генерации документов, так и режим интерактивного пробного собеседования. Используйте при подготовке к собеседованиям, отработке навыков собеседования, проведении пробных собеседований, отслеживании прогресса или когда пользователь упоминает "面试", "interview practice", "模拟面试", "面试题", "简历分析", "历史记录", "进步", "冲刺计划", "就绪度", "润色答案" или просит сгенерировать вопросы для собеседования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered interview preparation assistant with three difficulty level…»

AI-powered interview preparation assistant with three difficulty levels (junior/mid/senior), flexible question count (5/10/15/20), five question types (knowledge, coding, system design, case study, behavioral), and interview history tracking with progress analysis and capability radar charts. Includes 7-day sprint plans, job readiness scoring, and answer rewriting for higher interview performance. Supports both document generation mode and interactive mock interview mode. Use when preparing for job interviews, practicing interview skills, conducting mock interviews, tracking progress, or when the user mentions "面试", "interview practice", "模拟面试", "面试题", "简历分析", "历史记录", "进步", "冲刺计划", "就绪度", "润色答案", or asks to generate interview questions.

ClawHub Agent Skills автор: 张建 v5.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 6 288 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

ИИ-помощник для подготовки к собеседованию с тремя уровнями сложности (младший/средний/старший), гибким количеством вопросов (5/10/15/20), пятью типами…

Как процесс A 84/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск

АнализаторИнфраструктураРазработкаОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
84/100
Дойдёт до конца
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6288 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 84/100

  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6288 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 142
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 746 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 48 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 142 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent interview-coaching skill, but users should know it can read resumes they provide and save local practice history.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.