SKILLEMALL.ai

BD headhunter-pro

Набор инструментов для хедхантинга v21.0: сквозной процесс найма на базе ИИ — 12-этапный бизнес-цикл, полный охват быстрых команд, соответствие контракта ввода skill.yml

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«猎头工具包 v21.0:AI 驱动的端到端招聘工作流——12 阶段商业闭环,快速指令全覆盖,skill.yml 输入契约对齐…»

猎头工具包 v21.0:AI 驱动的端到端招聘工作流——12 阶段商业闭环,快速指令全覆盖,skill.yml 输入契约对齐

ClawHub Agent Skills автор: Walterjiang-sketch v21.0.0 MIT-0 22 файла тело ≈ 21 218 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Набор инструментов для хедхантинга v21.0: сквозной процесс найма на базе ИИ — 12-этапный бизнес-цикл, полный охват быстрых команд, соответствие контракта…

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:1013
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (строка таблицы в документации)
    | 安全 | `security pentest vulnerability` | Trivy, Falco, Wazuh |
    таблица

Просканировано файлов: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 21218 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 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
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 21218 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 659
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Длина description 62: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -299 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 270 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 659 пунктов
  • +4Есть примеры (127 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a recruiting assistant, but its documents include under-disclosed external sourcing, recurring monitoring, outbound follow-up, broad memory access, and sensitive candidate profiling that need review before installation.
LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.