SKILLEMALL.ai

BD linkedin_jobs

Поиск и мониторинг вакансий в LinkedIn с фильтрами по городам, поддержкой ежечасного запуска по расписанию и интеллектуальным устранением дубликатов. Поддерживает более 100 глобальных технологических хабов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search and monitor LinkedIn job listings with city-based filters, hour…»

Search and monitor LinkedIn job listings with city-based filters, hourly cron support, and smart deduplication. Supports 100+ global tech hubs.

ClawHub Agent Skills автор: Yash Raj Suman v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 859 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Поиск и мониторинг вакансий в LinkedIn с фильтрами по городам, поддержкой ежечасного запуска по расписанию и интеллектуальным устранением дубликатов.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (linkedin_jobs) не совпадает с папкой (linkedin-jobs)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1859 токенов
  • 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 143 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently searches LinkedIn jobs and can optionally save local search profiles for repeated checks, with no evidence of hidden credential use or unrelated data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.