SKILLEMALL.ai

AB backend-interview-simulator

Симулирует собеседования для бэкенд-разработчиков: проектирование систем, проектирование API, базы данных, параллелизм, масштабирование и кодирование с фокусом на бэкенд. Используйте, когда пользователь хочет пройти пробное собеседование на бэкенд, попрактиковаться в проектировании систем, проектировании API, проектировании баз данных, распределенных системах, очередях сообщений, кэшировании или получить поведенческие вопросы, специфичные для бэкенда. Поддерживает подготовку на основе резюме и откладывает.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Simulates backend engineering interviews: system design, API design, d…»

Simulates backend engineering interviews: system design, API design, databases, concurrency, scaling, and backend-focused coding. Use when the user wants mock backend interview, system design practice, API design, database design, distributed systems, message queues, caching, or backend-specific behavioral questions. Supports CV-based prep and defers

ClawHub Agent Skills автор: buffy-agent v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 812 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Симулирует собеседования для бэкенд-разработчиков: проектирование систем, проектирование API, базы данных, параллелизм, масштабирование и кодирование с…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 3. 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 58, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2812 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 19. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local backend interview practice skill that stores progress and optional CV-derived notes on the user's machine without external calls.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.