SKILLEMALL.ai

AB interview-question-bank

Создайте структурированную базу вопросов для собеседования по конкретной роли с описанием того, как выглядят хорошие ответы. Используйте, когда вас просят создать вопросы для собеседования, руководство по собеседованию, структурированный набор для собеседования или вопросы, основанные на компетенциях для роли. Создает вопросы, сопоставленные с важными компетенциями — поведенческими (STAR), ролевыми/техническими и ценностными — каждый с описанием того, что показывают сильные и слабые ответы, и последующими зондирующими вопросами для справедливых, последовательных собеседований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a structured, role-specific interview question bank with what go…»

Build a structured, role-specific interview question bank with what good answers look like. Use when asked to create interview questions, an interview guide, a structured interview kit, or competency-based questions for a role. Produces questions mapped to the competencies that matter — behavioral (STAR), role/technical, and values — each with what a strong vs. weak answer shows and follow-up probes, for fair, consistent interviews.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 820 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 28 ч назад

Создайте структурированную базу вопросов для собеседования по конкретной роли с описанием того, как выглядят хорошие ответы.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, отчётность по ходу

ГенераторЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
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 71/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 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
    • 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 820 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 436 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.