SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC work-application

Создание резюме, сбор вакансий, анализ предложений и отслеживание заявок. Использовать когда: (1) создание или адаптация резюме для предложения о работе, (2) сбор вакансий с французских платформ, (3) анализ и ранжирование предложений о работе, (4) создание полного отчета об анализе одного предложения (навыки, компания, местоположение, зарплата), (5) отслеживание кандидатур и их статуса, (6) проверка содержания резюме на соответствие правилам форматирования. НЕ использовать для: создания сопроводительных писем (планируется), прямого обмена сообщениями в LinkedIn, подачи заявок на работу, консультирования по переговорам о зарплате.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«CV generation, job scraping, offer analysis, and application tracking.…»

CV generation, job scraping, offer analysis, and application tracking. Use when: (1) generating or adapting a CV/resume for a job offer, (2) scraping job offers from French platforms, (3) analyzing and ranking job offers, (4) generating a full analysis report for a single offer (skills, company, location, salary), (5) tracking candidatures and their status, (6) validating CV content against formatting guardrails. NOT for: cover letter generation (planned), LinkedIn direct messaging, job application submission, salary negotiation coaching.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 19 файлов тело ≈ 3 285 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Создание резюме, сбор вакансий, анализ предложений и отслеживание заявок.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторPlaywrightЛюди и наймтип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/_analyzer.py:745
      Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
      args=["--no-sandbox", "--disable-setuid-sandbox"],
      детекторстрока в коде
    • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/_report.py:296
      Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
      args=["--no-sandbox", "--disable-setuid-sandbox"],
      детекторстрока в коде
    • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/_report.py:401
      Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
      args=["--no-sandbox", "--disable-setuid-sandbox"],
      детекторстрока в коде

    Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "ontology"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3285 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 16. 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -311 из 14 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 544 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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