SKILLEMALL.ai

BD resume-optimizer

Оценка и оптимизация содержания резюме с предоставлением подробного отчета с рекомендациями по HTML-изменениям. Используется, когда пользователь упоминает «изменить резюме», «оптимизировать резюме» или «оценить резюме». Поддерживает вакансии frontend и backend, Claude оценивает с точки зрения архитектора frontend/backend, чтобы пользователь четко понимал, какие части нуждаются в оптимизации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«评估并优化简历内容,输出精美的 HTML 修改建议报告。当用户提到"修改简历"、"优化简历"、"简历评估"时使用。支持前端和后端岗位,Cla…»

评估并优化简历内容,输出精美的 HTML 修改建议报告。当用户提到"修改简历"、"优化简历"、"简历评估"时使用。支持前端和后端岗位,Claude 以前端/后端架构师视角进行评估,让用户清楚知道哪些部分需要优化。

ClawHub Agent Skills автор: dream-boy v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 234 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Оценка и оптимизация содержания резюме с предоставлением подробного отчета с рекомендациями по HTML-изменениям.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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: 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (resume-optimizer) не совпадает с папкой (resume-optimizer-pro)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 234 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 106: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill reads a user-selected resume PDF, sends the extracted text to Claude for evaluation, and writes a local HTML report; the main risk is privacy exposure from sending resume contents to an external model.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.