SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF linkedin-person-search

Поиск профессионалов в LinkedIn с фильтрами по имени, компании и должности. Получение информации о профиле для поддержки подбора персонала и развития глобальных продаж. Триггер: Поиск людей в LinkedIn, поиск целевых специалистов, генерация глобальных лидов, подбор руководителей, обогащение контактных данных

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search LinkedIn professionals with name, company and job‑title filters…»

Search LinkedIn professionals with name, company and job‑title filters. Fetch profile information to support head‑hunting and global sales‑lead development. Trigger: LinkedIn people search, find targeted professionals, global lead generation, executive headhunting, contact‑data enrichment

ClawHub Agent Skills автор: upkuajing openapi skills v1.0.3 MIT-0 10 файлов тело ≈ 2 150 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 10 ч назад

Поиск профессионалов в LinkedIn с фильтрами по имени, компании и должности.

Как процесс F 42/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py

ПроцедураДанные и аналитикаТексты и документыПродажи и CRMтип 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%
99
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
42/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:39
    Чтение файла .env (документация security-скилла)
    cat ~/.upkuajing/.env
    security-скилл

Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/*.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/*.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 85Шаги. Шагов: 60, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2150 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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
  • -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 290 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill provides the advertised LinkedIn search, but it also handles paid-account credentials, top-up flows, stored search results, and under-disclosed vendor calls that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 24 авг. 2026 г.