SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AA hr-prompt-pack

Составляет один из пяти распространенных кадровых документов — описание вакансии, письмо с предложением о работе, план повышения производительности, прощальное письмо или отзыв о производительности — из одного запроса. Задает один-два уточняющих вопроса, затем возвращает готовый к вставке черновик в формате markdown. Активируется, когда пользователь хочет написать описание вакансии, предложение о работе, PIP, прощальное письмо или отзыв о производительности и не хочет искать шаблон.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Draft one of five common HR docs — job description, offer letter, perf…»

Draft one of five common HR docs — job description, offer letter, performance improvement plan, exit or farewell note, or performance review — from a single prompt. Asks one or two clarifying questions, then returns a paste-ready markdown draft. Trigger when the user wants to write a JD, offer, PIP, exit comms, or perf review and doesn't want to dig up a template.

genspark Agent Skills автор: Genspark 1 файл тело ≈ 1 707 токенов Открыть источникgenspark.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Составляет один из пяти распространенных кадровых документов — описание вакансии, письмо с предложением о работе, план повышения производительности…

Как процесс A 83/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИИ и агентыЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Genspark 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
83/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 1. 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 83/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1707 токенов

    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 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.