SKILLEMALL.ai

AD job-auto-apply

Автоматизированная система поиска и подачи заявок на вакансии для Clawdbot. Используйте, когда пользователь хочет искать вакансии и автоматически подавать заявки на позиции, соответствующие его критериям. Обрабатывает поиск вакансий на LinkedIn, Indeed, Glassdoor, ZipRecruiter и Wellfound, генерирует индивидуальные сопроводительные письма, заполняет анкеты и отслеживает статус заявок. Используйте, когда пользователь говорит что-то вроде «найди и подай заявку на вакансии», «автоматически подай заявку на [должность]», «ищи вакансии [должность] и подавай заявку» или «помоги мне автоматически подать заявку на несколько вакансий».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated job search and application system for Clawdbot. Use when the…»

Automated job search and application system for Clawdbot. Use when the user wants to search for jobs and automatically apply to positions matching their criteria. Handles job searching across LinkedIn, Indeed, Glassdoor, ZipRecruiter, and Wellfound, generates tailored cover letters, fills application forms, and tracks application status. Use when user says things like "find and apply to jobs", "auto-apply for [job title]", "search for [position] jobs and apply", or "help me apply to multiple jobs automatically".

ClawHub Agent Skills автор: Veeky-kumar v1.0.0 5 файлов тело ≈ 1 533 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматизированная система поиска и подачи заявок на вакансии для Clawdbot.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикаЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 5. 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 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 47
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1533 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +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
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 517 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This job auto-apply skill is not proven malicious, but it asks for sensitive job-application automation and includes under-scoped guidance for platform evasion and personal data handling.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.