SKILLEMALL.ai

AB benefits-decoder

Расшифруйте пакет льгот для сотрудников, чтобы понять его реальную стоимость и где скрываются подводные камни. Используйте, когда кто-то спрашивает «хорошее ли это предложение», «расшифруй мой пакет льгот», «что на самом деле означает моя доля в компании» или «что мне следует спросить у HR перед подписанием». Создает расшифровку каждой льготы с реальной денежной стоимостью, ранжированные красные флажки (периоды вестинга, регрессные требования, «дискреционные» бонусы, экономика неограниченного отпуска за свой счет) и вопросы, которые следует задать HR перед подписанием.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Decode an employment benefits package into what it's actually worth an…»

Decode an employment benefits package into what it's actually worth and where the fine print bites. Use when someone asks 'is this offer good', 'decode my benefits package', 'what does my equity actually mean', or 'what should I ask HR before signing'. Produces a benefit-by-benefit decode with real dollar values, ranked red flags (vesting cliffs, clawbacks, 'discretionary' bonuses, unlimited-PTO economics), and the questions to ask HR before signing.

ClawHub Agent Skills автор: mohitagw15856 v50.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 104 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 10 ч назад

Расшифруйте пакет льгот для сотрудников, чтобы понять его реальную стоимость и где скрываются подводные камни.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ГенераторФинансыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1104 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 454 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a prompt-only benefits review skill that asks users for expected employment offer details and does not run code or access accounts.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 июл. 2026 г.