SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD tsinkening-ai-resume

Профиль 25-летнего успешного человека в области ИИ. Пользователь может спрашивать об образовании этого ИИ-предпринимателя, опыте работы, наборе навыков, истории предпринимательства, источниках дохода, методах обучения, опыте собеседований и т. д. Триггерные слова: AI резюме, успешное резюме, Тань Кэнин, профиль ИИ-предпринимателя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI领域成功25岁人物档案。用户可以询问这位AI创业者的教育背景、职业经历、技能栈、创业历程、收入来源、学习方法、面试经验等。触发词：AI简…»

AI领域成功25岁人物档案。用户可以询问这位AI创业者的教育背景、职业经历、技能栈、创业历程、收入来源、学习方法、面试经验等。触发词：AI简历、成功简历、覃科宁、AI创业者档案。

ClawHub Agent Skills автор: keningiyou v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 261 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Профиль 25-летнего успешного человека в области ИИ.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 2. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 112
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1261 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 89: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 112 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only fictional AI-founder profile skill with no code execution, credentials, persistence, or system access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.