AF harvard-cv-coverletter
Экспертный движок для создания резюме (CV) и сопроводительных писем по стандарту Гарварда в соответствии с официальными рекомендациями Гарвардского офиса карьерных служб. Используйте этот навык, когда пользователь просит создать, написать, составить или улучшить резюме, CV или сопроводительное письмо. Соответствующие триггерные фразы включают: «напиши мое резюме», «помоги мне с моим CV», «составь сопроводительное письмо», «обнови мое резюме», «мне нужно CV для подачи заявления на работу», «создай профессиональное резюме», «я подаю заявление на работу и мне нужно сопроводительное письмо» или любой явный запрос, связанный с документами для подачи заявления на работу. Также используйте, когда пользователь делится своим опытом и просит помочь преобразовать его в документ. Создает файлы .docx, соответствующие точным рекомендациям Гарварда по форматированию, включая варианты резюме в виде маркированного списка и абзацев.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert engine for creating Harvard-standard CVs (resumes) and cover le…»
Expert engine for creating Harvard-standard CVs (resumes) and cover letters following the official Harvard Office of Career Services guidelines. Use this skill when a user asks to create, write, build, draft, or improve a resume, CV, or cover letter. Relevant trigger phrases include: "write my resume", "help me with my CV", "draft a cover letter", "update my resume", "I need a CV for a job application", "create a professional resume", "I'm applying for a job and need a cover letter", or any explicit request involving job application documents. Also use when the user shares their background and asks for help getting it into document form. Produces .docx files matching Harvard's exact formatting guidelines, including bullet-format and paragraph-format resume variants.
Экспертный движок для создания резюме (CV) и сопроводительных писем по стандарту Гарварда в соответствии с официальными рекомендациями Гарвардского офиса…
Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/harvard-rules.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/harvard-rules.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/harvard-rules.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 1
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2105 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 776 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.