SKILLEMALL.ai

AB values-mapped-cv

Сопоставьте достижения человека с опубликованными ценностями или принципами руководства целевой компании, чтобы резюме начиналось с доказательств, которые, по мнению компании, вознаграждаются. Используйте, когда вас просят «align my CV with Amazon's leadership principles», «match my experience to this company's values» или «which of my achievements fit this company's culture». Создает карту доказательств по каждой ценности с оценкой силы, переупорядоченный список достижений для резюме и ценности, по которым еще нет доказательств. Использует только общедоступные страницы компании, цитируемые с указанием даты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Map a person's achievements to a target company's published values or…»

Map a person's achievements to a target company's published values or leadership principles, so the CV leads with the evidence that company says it rewards. Use when asked to align my CV with Amazon's leadership principles, match my experience to this company's values, or which of my achievements fit this company's culture. Produces a value-by-value evidence map with strength ratings, the reordered achievement list for the CV, and the values with no evidence yet. Uses only the company's public pages, cited with a date.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 751 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Сопоставьте достижения человека с опубликованными ценностями или принципами руководства целевой компании, чтобы резюме начиналось с доказательств, которые, по…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills

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 70/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 751 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 524 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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