SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD headhunter-pro

Набор инструментов для хедхантинга v25.0: сквозной процесс найма на базе ИИ — 12-этапный бизнес-цикл, полное покрытие быстрых инструкций, полные ссылки на цитаты в тексте References.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«猎头工具包 v25.0：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，References 正文引用全链接…»

猎头工具包 v25.0：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，References 正文引用全链接

ClawHub Agent Skills автор: Walterjiang-sketch v25.0.0 MIT-0 22 файла тело ≈ 7 301 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Набор инструментов для хедхантинга v25.0: сквозной процесс найма на базе ИИ — 12-этапный бизнес-цикл, полное покрытие быстрых инструкций, полные ссылки на…

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИнфраструктураДанные и аналитикаПродажи 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
C
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
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 references/talent-sourcing-boolean.md:163
    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 ≈ 7301 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 44/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (headhunter-pro) не совпадает с папкой (headhunter-pro-workbuddy)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7301 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 381
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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 64: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -261 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 144 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 381 пунктов
  • +4Есть примеры (28 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
This recruiting skill is mostly coherent, but it gives broad instructions for collecting and reusing sensitive candidate data without consistently requiring consent, limits, or secure handling.
LLM: suspicious (high) · 24 сент. 2026 г.