SKILLEMALL.ai

AB jd-interview-prep-helper

Помогает пользователям подготовиться к собеседованиям, анализируя описания вакансий и информацию о компаниях. Используйте этот навык, когда пользователь хочет подготовиться к собеседованию, предоставляет описание вакансии (JD) и название компании или упоминает подготовку к собеседованию. Обязательно используйте этот навык всякий раз, когда пользователь спрашивает о подготовке к собеседованию, упоминает конкретную компанию и описание вакансии или хочет подготовиться к техническому собеседованию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help users prepare for job interviews by analyzing job descriptions an…»

Help users prepare for job interviews by analyzing job descriptions and company information. Use this skill when the user wants to prepare for an interview, provides a job description (JD) and company name, or mentions interview preparation. Make sure to use this skill whenever the user asks about interview prep, mentions a specific company and JD, or wants to prepare for a technical interview.

ClawHub Agent Skills автор: 史纯涛 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 058 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помогает пользователям подготовиться к собеседованиям, анализируя описания вакансий и информацию о компаниях.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторЛюди и наймИнфраструктуратип 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
79/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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 79/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 65
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1058 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

    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 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent interview-preparation helper that uses search, reading a provided JD, and saving a markdown guide in ways that match its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.