SKILLEMALL.ai

BC ai-interview-assistant

AI-ассистент для имитации собеседования — интеллектуальная система на основе многоэтапного сотрудничества. Запускается, когда пользователь говорит «我要开始模拟面试», автоматически управляет профилем резюме, анализирует соответствие вакансии, проводит 5-этапное интервью с вопросами, оценивает в реальном времени и составляет отчет. 70% совпадение по ключевым словам + 30% оценка идеи, 60 баллов — проходной. Поддерживает анонимный режим.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 模拟面试助手 — 基于多阶段协作的智能面试系统。用户说'我要开始模拟面试'即可启动,自动进行简历画像管理、岗位匹配分析、5道题面试循环…»

AI 模拟面试助手 — 基于多阶段协作的智能面试系统。用户说'我要开始模拟面试'即可启动,自动进行简历画像管理、岗位匹配分析、5道题面试循环、实时评分和总结报告。70%关键词匹配+30%思路评分,60分合格。支持匿名模式。

ClawHub Agent Skills автор: Paradise123-bot v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 350 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

AI-ассистент для имитации собеседования — интеллектуальная система на основе многоэтапного сотрудничества.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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: 4. 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: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1350 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 111: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a coherent interview-practice skill, with disclosed local profile storage and purpose-related question fetching from GitHub/web sources.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.