SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF ai-era-career-planner

Офлайн, детерминированное планирование карьеры для эпохи ИИ (с фокусом на китайский рынок). 3-вопросный скрининг Холланда RIASEC с полной таблицей детерминированных кодов 8 комбинаций, экраны 5 значений (выбери-2) и 8 якорей, эвристическое сопоставление по 12 направлениям с оценками спроса на рабочие места на 2026 год (таланты AI Agent +244%, AI PM +87.7%, снижение начального уровня с 2022-10 и т. д.), честная база данных ссылок на зарплаты по факторной модели (5376 смоделированных диапазонов + 74 проверенные выборки с измеренным дрейфом от -80% до +432% — никогда не представляются как рыночные данные) и генератор отчетов в формате Markdown с предварительным отказом от ответственности. Все скрипты используют стандартную библиотеку Python3, нулевая сетевая активность, ввод/вывод JSON, коды выхода 0/2.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Offline, deterministic career planning for the AI era (China market fo…»

Offline, deterministic career planning for the AI era (China market focus). Holland RIASEC 3-question screen with a complete 8-combo deterministic code table, 5-value (pick-2) and 8-anchor screens, a 12-direction heuristic match with sourced 2026 job-demand ratings (AI Agent talent +244%, AI PM +87.7%, entry-level decline since 2022-10, etc.), an honest factor-model salary reference DB (5376 modeled ranges + 74 scraped cross-check samples with measured -80%..+432% drift — never presented as market data), and a Markdown report generator with an upfront honesty disclaimer. All scripts are python3-stdlib, zero network, JSON in/out, exit codes 0/2.

ClawHub Agent Skills автор: orionshaowswmw v2.0.0 MIT-0 29 файлов тело ≈ 1 057 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 22 ч назад

Офлайн, детерминированное планирование карьеры для эпохи ИИ (с фокусом на китайский рынок).

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/industries/*.md

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/industries/*.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain data/insurance_broker_companies.json:147
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (определение детектора / чёрного списка)
    "source_url": "https://baike.baidu.com/item/%E5%AE%89%E5%BF%83%E8%B4%A2%E4%BA%A7%E4%BF%9D%E9%99%A9%E6%9C%89%E9%99%90%E8%B4%A3%E4%BB%BB%E5%85%AC%E5%8F%B8/19407012",
    детектор
  • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain data/insurance_broker_companies.json:171
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (определение детектора / чёрного списка)
    "source_url": "https://baike.baidu.com/item/%E6%B0%B4%E6%BB%B4%E4%BF%9D%E9%99%A9%E7%BB%8F%E7%BA%AA%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8/59125689",
    детектор
  • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain data/insurance_broker_companies.json:195
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (определение детектора / чёрного списка)
    "source_url": "https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%AD%E5%AE%8F%E4%BA%BA%E5%AF%BF%E4%BF%9D%E9%99%A9%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8/1263983",
    детектор
  • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain data/insurance_broker_companies.json:207
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (определение детектора / чёрного списка)
    "source_url": "https://baike.baidu.com/item/%E5%85%89%E5%A4%A7%E6%B0%B8%E6%98%8E%E4%BA%BA%E5%AF%BF%E4%BF%9D%E9%99%A9%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8/342765",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token data/insurance_broker_companies.json:219
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "source_url": "https://gwoss.citic-prudential.citic/uploadfiles%2Fco…ort%2F20260430%2FhQ…pdf?5Lit5L+h5L+d6K+a5Lq65a+%2FID…pyA
    детектор
  • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain data/insurance_broker_companies.json:327
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (определение детектора / чёрного списка)
    "source_url": "https://baike.baidu.com/item/%E5%B9%B3%E5%AE%89%E5%85%BB%E8%80%81%E4%BF%9D%E9%99%A9%E8%82%A1%E4%BB%BD%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8/10609530",
    детектор

Просканировано файлов: 29. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/industries/*.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/industries/*.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/industries/*.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1057 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 652 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 12)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent offline career-planning skill with no evidence of hidden network use, persistence, or credential access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 6 сент. 2026 г.