AB salary-benchmarking
Определите защищаемый диапазон зарплаты для должности — сколько она реально стоит с учётом рынка, местоположения, уровня и вашей ценности — чтобы вы могли просить, контраргументировать или устанавливать оплату с реальной цифрой. Используйте, когда вас спрашивают, сколько мне должны платить, справедлива ли моя зарплата, исследовать рыночную оплату для [должности] или сколько просить. Создаёт структурированный способ исследования диапазона из нескольких источников, факторы, влияющие на вашу цифру (уровень, местоположение, отрасль, навыки, размер компании), где вы, вероятно, находитесь в этом диапазоне, и как сформулировать цифру — отмечая, что данные о зарплате различаются и их следует проверять по нескольким источникам, а не брать из одного. Не то же самое, что вести переговоры.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a defensible salary range for a role — what it actually pays giv…»
Build a defensible salary range for a role — what it actually pays given the market, location, level, and your value — so you can ask, counter, or set pay with a real number. Use when asked what should I be paid, is my salary fair, research market pay for [role], or how much to ask for. Produces a structured way to research the range from multiple sources, the factors that move your number (level, location, industry, skills, company size), where you likely sit in the band, and how to frame the number — flagging that pay data varies and should be triangulated, not taken from one source. Not the same as running the negotiation.
Определите защищаемый диапазон зарплаты для должности — сколько она реально стоит с учётом рынка, местоположения, уровня и вашей ценности — чтобы вы могли…
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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
- 20Когда 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: 33
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1011 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 633 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.