SKILLEMALL.ai

AC cruit-recruiter

Ищите в Cruit ИИ-разработчиков и связывайтесь с ними. Используйте, когда пользователь хочет нанять, найти, найти разработчиков с определенными навыками или недавним опытом, установить поиск рекрутера, настроить рекрутинг, раскрыть контактную информацию кандидата или отправить сообщение кандидату через Cruit. Требует явного подтверждения перед раскрытием информации, связанной с расходами на кредиты, или отправкой сообщения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search Cruit for AI-native developers and reach out to them. Use when…»

Search Cruit for AI-native developers and reach out to them. Use when the user wants to recruit, source, find developers with specific skills or recency, install recruiter search, set up recruiting, reveal candidate contact info, or message a candidate through Cruit. Requires explicit confirmation before any credit-spending reveal or message.

ClawHub Agent Skills автор: nwang783 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 3 344 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Ищите в Cruit ИИ-разработчиков и связывайтесь с ними.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 70, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 12, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3344 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 344 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
    • +4Есть примеры (22 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent recruiter-search skill with clear approval gates, though users should understand it stores a local token and fetches current instructions from Cruit.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.