SKILLEMALL.ai

BD resume-styles-kit

Создает стилизованные PDF-резюме на основе реального опыта кандидатов. Генерирует или оптимизирует резюме в 5 стилях (двухколоночный/боковая панель/минималистичный/облако тегов/шкала навыков), переписывает опыт проектов так, чтобы он был привлекательным и не упрощенным, поддерживает восстановление структуры навыков и пакетное преобразование в PDF. Основные принципы: не упрощать содержание, строго основываться на реальном опыте без выдумок, количественно оценивать результаты, размещать новейшие яркие проекты наверху.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于候选人真实经历生成风格化 PDF 简历。按 5 种 Skills 风格(双栏分类/侧栏pill/极简竖列/标签云/熟练度条)生成或优化简…»

基于候选人真实经历生成风格化 PDF 简历。按 5 种 Skills 风格(双栏分类/侧栏pill/极简竖列/标签云/熟练度条)生成或优化简历、把项目经历写成有卖点不简化、支持还原 skills 结构与批量转 PDF。核心红线:内容不简化、严格基于真实经历不编造、量化成果、最新亮点项目置顶。

ClawHub Agent Skills автор: Loong v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 663 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создает стилизованные PDF-резюме на основе реального опыта кандидатов.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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.
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 663 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a resume-formatting skill whose file and PDF generation behavior matches its stated purpose, with a privacy wording conflict users should clarify before using real personal data.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 авг. 2026 г.