AD job-auto-apply
Автоматизированная система поиска и подачи заявок на вакансии для Clawdbot. Используйте, когда пользователь хочет искать вакансии и автоматически подавать заявки на позиции, соответствующие его критериям. Обрабатывает поиск вакансий на LinkedIn, Indeed, Glassdoor, ZipRecruiter и Wellfound, генерирует индивидуальные сопроводительные письма через SkillBoss API Hub, анализирует совместимость вакансий с помощью ИИ, заполняет формы заявок и отслеживает статус заявок. Используйте, когда пользователь говорит что-то вроде «найти и подать заявку на вакансии», «автоматически подать заявку на [должность]», «искать вакансии [должность] и подать заявку» или «помогите мне автоматически подать заявку на несколько вакансий».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated job search and application system for Clawdbot. Use when the…»
Automated job search and application system for Clawdbot. Use when the user wants to search for jobs and automatically apply to positions matching their criteria. Handles job searching across LinkedIn, Indeed, Glassdoor, ZipRecruiter, and Wellfound, generates tailored cover letters via SkillBoss API Hub, analyzes job compatibility with AI, fills application forms, and tracks application status. Use when user says things like "find and apply to jobs", "auto-apply for [job title]", "search for [position] jobs and apply", or "help me apply to multiple jobs automatically".
Автоматизированная система поиска и подачи заявок на вакансии для Clawdbot.
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires_env"
Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (job-auto-apply) не совпадает с папкой (job-auto-apply-2)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 47
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1649 токенов
- 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
- +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
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 575 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.