BF job-prep-kit
Подготовка к поиску работы. Пользователь предоставляет резюме (PDF/Word/текст), название целевой компании, должность и описание вакансии (JD). Система автоматически выполняет: ① Исследование вакансии (стиль собеседования, ключевые навыки, скрытые требования, последние новости). ② Переписывание резюме (адаптация реального опыта под язык вакансии, вывод в формате .docx с единой версткой). ③ Подготовка к собеседованию (на основе измененного резюме — прогнозирование вопросов, подготовка самопрезентации и ответов на вопросы). Триггерные сценарии: поиск работы, изменение резюме, подготовка к собеседованию, подача заявки на стажировку/распределение/найм, изменение резюме под JD, предваряющая подача заявки, экспресс-подготовка к собеседованию и т.д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«求职准备三段链路 Skill。用户只需提供简历（PDF/Word/文本）+ 目标公司 + 岗位 + JD，自动完成：① 岗位调研（面试风格、…»
求职准备三段链路 Skill。用户只需提供简历（PDF/Word/文本）+ 目标公司 + 岗位 + JD，自动完成：① 岗位调研（面试风格、核心能力、隐性门槛、最新动态）② 简历改写（按岗位语言翻译真实经历，输出统一排版的 .docx）③ 面试准备（基于改后简历反推考点、自我介绍、逐题话术）。触发场景：求职、改简历、准备面试、申请实习/校招/社招、按 JD 改简历、投前准备、面试冲刺等。
Подготовка к поиску работы.
Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/resume-playbook.md, scripts/generate_resume.py, references/interview-playbook.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/resume-playbook.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/generate_resume.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/interview-playbook.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/sample_resume.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: examples/sample_resume.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: examples/README.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): references/resume-playbook.md, scripts/generate_resume.py, references/interview-playbook.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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (job-prep-kit) не совпадает с папкой (resumeskill)
- 100Шаги. Шагов: 64
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1265 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
- +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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 195 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.