SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC jobs-hunter-claw

Автоматизация поиска работы с Google Sheets — находите вакансии, отправляйте заявки и отслеживайте процесс с регистрацией действий. Используйте, когда: (1) ищете вакансии на сайтах (LinkedIn, Indeed, BuiltIn), (2) отслеживаете статус заявок и собеседований, (3) регистрируете контакты с рекрутерами и последующие действия, (4) запрашиваете вакансии по статусу/компании/должности, (5) автоматизируете периодические проверки воронки вакансий через cron. Требуется Google Sheets + gog CLI. Рекомендуемая модель: google/gemini-flash-latest.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unified job hunting automation with Google Sheets — discover jobs, sub…»

Unified job hunting automation with Google Sheets — discover jobs, submit applications, and track your pipeline with activity logging. Use when: (1) searching job boards (LinkedIn, Indeed, BuiltIn), (2) tracking application status and interviews, (3) logging recruiter contacts and follow-ups, (4) querying jobs by status/company/role, (5) automating periodic job pipeline checks via cron. Requires Google Sheets + gog CLI. Recommended model: google/gemini-flash-latest.

ClawHub Agent Skills автор: ABFS Tech v1.4.0 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 813 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматизация поиска работы с Google Sheets — находите вакансии, отправляйте заявки и отслеживайте процесс с регистрацией действий.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ИнтеграцияGoogle SheetsИнфраструктуратип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Опасные команды cmd-shell-rc references/google-sheet-setup.md:78
      Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (документация security-скилла)
      echo 'export JOB_TRACKER_SPREADSHEET_ID="your-spreadsheet-id"' >> ~/.bashrc
      security-скилл
    • низкая Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:88
      Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (документация security-скилла)
      echo 'export JOB_TRACKER_SPREADSHEET_ID="your-google-sheet-id"' >> ~/.bashrc
      security-скилл

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Unified job hunting automation with Google Sheets — discover jobs,… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2813 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 43 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (27 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This job-tracking skill is mostly purpose-aligned, but it gives agents broad unattended access patterns and contains unsafe command construction that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.