AC self-improving-hr
Выявляет пробелы в политике, риски соответствия требованиям, проблемы в процессе найма, трудности при адаптации, сигналы удержания, проблемы с опытом кандидатов и пробелы при увольнении для обеспечения непрерывного улучшения HR. Используйте, когда: (1) Срок соответствия требованиям пропущен или приближается, (2) Кандидат выбывает из конвейера найма, (3) Новый сотрудник увольняется в течение 90 дней, (4) Обнаружен пробел в политике, (5) Интервью при увольнении выявляет повторяющуюся тему, (6) Происходит ошибка при регистрации льгот, (7) Обнаружена проблема с проверкой I-9 или трудоустройства.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Captures policy gaps, compliance risks, recruiting process issues, onb…»
Captures policy gaps, compliance risks, recruiting process issues, onboarding friction, retention signals, candidate experience problems, and offboarding gaps to enable continuous HR improvement. Use when: (1) A compliance deadline is missed or approaching, (2) A candidate drops off during the recruiting pipeline, (3) A new hire leaves within 90 days, (4) A policy gap is discovered, (5) An exit interview reveals a recurring theme, (6) A benefits enrollment error occurs, (7) An I-9 or employment verification issue is found.
Выявляет пробелы в политике, риски соответствия требованиям, проблемы в процессе найма, трудности при адаптации, сигналы удержания, проблемы с опытом…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6641 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6641 токенов
- 100Шаги. Шагов: 106
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 21. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 528 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 51 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 106 пунктов
- +4Есть примеры (20 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.