SKILLEMALL.ai

AC openclaw-offer-radar

Преобразует рекрутинговые письма Gmail в напоминания Apple Reminders на китайском языке. Активируется, когда пользователь упоминает такие запросы, как "проверить собеседование/тестирование/оценку/авторизацию в письме", "преобразовать рекрутинговое письмо в напоминание", "не пропустить время собеседования", "синхронизировать с напоминаниями iPhone". Приоритет отдается письмам ATS и обновлениям информации о собеседовании, игнорируются подтверждения об успешной подаче заявки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把 Gmail 招聘邮件转成中文 Apple Reminders。用户提到“检查邮件里的面试/笔试/测评/授权”“把招聘邮件转成提醒事项”“…»

把 Gmail 招聘邮件转成中文 Apple Reminders。用户提到“检查邮件里的面试/笔试/测评/授权”“把招聘邮件转成提醒事项”“别漏掉面试时间”“同步到 iPhone 提醒”等需求时触发。优先识别 ATS 邮件和面试信息更新,忽略投递成功回执。

ClawHub Agent Skills автор: Cao Xu v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 285 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразует рекрутинговые письма Gmail в напоминания Apple Reminders на китайском языке.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGmailИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 50
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 285 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill largely matches its Gmail-to-Apple-Reminders purpose, but it includes under-disclosed reminder deletion and bulk-clear commands that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.