SKILLEMALL.ai

BC job-analysis-intro

В диалоге помогайте в изучении вводной главы «Анализ работы/Job Analysis». Основано на главе 1 учебника Brannick/Levine/Morgeson по анализу работы. Используйте, когда пользователь обсуждает, задает вопросы или пытается применить основные концепции анализа работы (job vs. position, KSAO, duty/task/activity, 12 видов использования, 4 основных компонента: descriptors / methods / sources / units of analysis). Используйте постепенное раскрытие информации, читая детали из references/ по запросу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在对话中辅助学习"工作分析/Job Analysis"导论章节。基于 Brannick/Levine/Morgeson 等人的 Job An…»

在对话中辅助学习"工作分析/Job Analysis"导论章节。基于 Brannick/Levine/Morgeson 等人的 Job Analysis 教材第 1 章。当用户讨论、提问、或尝试应用工作分析基础概念(job vs. position、KSAO、duty/task/activity、12 种用途、4 大构件:descriptors / methods / sources / units of analysis)时使用。使用渐进式披露,按需读取 references/ 下的细节。

ClawHub Agent Skills автор: John Do v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 693 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

В диалоге помогайте в изучении вводной главы «Анализ работы/Job Analysis».

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 10. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 693 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 248 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a static educational skill for studying job-analysis concepts and it does not request risky access or execute code.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.