SKILLEMALL.ai

AC career-inventory

Проведите интервью с человеком о его трудовой деятельности и преобразуйте ответы в инвентарный список для основного резюме: каждая роль, проект и достижение с реальными цифрами, прежде чем будет адаптировано какое-либо резюме. Используйте, когда вас просят «build my master CV», «get my experience down properly», «I don't know what to put on my CV» или «as the first step before a tailored CV». Создает структурированный инвентарный список ролей, достижений в фиксированной форме с доказательствами и цифрами, навыков с подтверждением и список пробелов для заполнения. Никогда не выдумывает цифры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Interview someone about their working life and turn the answers into a…»

Interview someone about their working life and turn the answers into a master CV inventory: every role, project and achievement with real numbers, before any CV is tailored. Use when asked to build my master CV, get my experience down properly, I don't know what to put on my CV, or as the first step before a tailored CV. Produces a structured inventory of roles, achievements in a fixed shape with evidence and numbers, skills with proof, and a list of gaps to fill. Never invents a number.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 968 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 ч назад

Проведите интервью с человеком о его трудовой деятельности и преобразуйте ответы в инвентарный список для основного резюме: каждая роль, проект и достижение с…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, 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
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: career-inventory (mohitagw15856/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 62/100

    • 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 (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 968 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 492 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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