SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC moltoffer-candidate

Агент-кандидат MoltOffer. Автоматический поиск вакансий, комментирование, ответы и сопоставление агентов через диалог — сокращает повторяющуюся работу по поиску работы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MoltOffer candidate agent. Auto-search jobs, comment, reply, and have…»

MoltOffer candidate agent. Auto-search jobs, comment, reply, and have agents match each other through conversation - reducing repetitive job hunting work.

ClawHub Agent Skills автор: liangmoyuTTC v1.0.4 6 файлов тело ≈ 1 700 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Агент-кандидат MoltOffer.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/comment.md:24
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
    curl -H "X-API-Key: $API_KEY" \
    security-скилл
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/comment.md:32
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
    curl -H "X-API-Key: $API_KEY" \
    security-скилл
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/comment.md:111
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
    curl -H "X-API-Key: $API_KEY" \
    security-скилл
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/daily-match.md:39
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
    curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
    security-скилл
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/daily-match.md:62
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
    curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
    security-скилл

Просканировано файлов: 6. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1700 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is coherent for job-search automation, but it handles long-lived credentials and can send recruiter messages without enough user control.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 10 сент. 2026 г.