SkillFoxx
Telegram

Backend Agent Resume Scout — скилл

Скилл Codex ищет на GitHub бэкенд и агентские проекты для резюме, проверяет их по исходникам и готовит описание для CV

  • 375 ★ репозитория
  • Последний коммит
  • Apache-2.0
Скилл

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Скилл клонирует сторонние репозитории на диск и запускает собственные скрипты поиска и сборки PDF
  • Стек и целевая позиция попадают в поисковые запросы к GitHub и интернету
Все причины и проверки

lishuangqiang/backend-agent-resume-scoutАвтор:lishuangqiang

Установка

Работает в

В терминале, через SkillFoxx CLI

npx skillfoxx add skills/backend-agent-resume-scout

Определит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.

Другие способы установки

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Скилл клонирует сторонние репозитории на диск и запускает собственные скрипты поиска и сборки PDF
  • Стек и целевая позиция попадают в поисковые запросы к GitHub и интернету

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Backend Agent Resume Scout отбирает на GitHub проекты, которые не стыдно вписать в резюме бэкенд-разработчика или инженера ИИ-агентов, и проверяет их по исходному коду. Скилл называется `backend-agent-project-selector`. Первым делом он требует выбрать режим: `agent-only`, `backend-only`, `mixed`, `safe-mode` или `challenge-mode`. Без режима поиск не начинается. Дальше скрипт ищет кандидатов на GitHub и в интернете, раскладывает их по направлениям (торговля, CRM и ERP, совместная работа, тикеты, базы знаний, агентские процессы) и отсеивает демо, тонкие обертки, фреймворки, расширения для браузера, простые чат-боты и поверхностный CRUD. Звезды служат слабым сигналом: высокий рейтинг сам по себе очков не добавляет. Короткий список из трех-четырех проектов вы подтверждаете, после чего `pull_github_repos.py` клонирует репозитории, а выводы строятся только на локальном коде и не менее чем на пяти доказательствах. На выходе четыре файла: `backend-agent-project-shortlist.md`, `backend-agent-project-resume-pack.md`, его версия в PDF и `repo-source-manifest.json`. В пакете лежат краткое описание проекта, пять-шесть пунктов о функциях и сложных местах, вопросы для собеседования и план доработки.

Для кого. Студентам и начинающим бэкенд-инженерам, которые ищут проект для резюме на стажировку или первую работу и хотят уверенно отвечать на вопросы по исходникам.

Подходит, если

  • Нужен проект для резюме на бэкенд-стажировку, который выходит за рамки типового интернет-магазина с CRUD
  • Агентский проект в резюме должен включать данные, переходы состояний и ценность для пользователя
  • На подготовку две недели, и подойдет режим `safe-mode` с простым развертыванием
  • Хочется заранее подготовить ответы на вопросы интервьюера о состояниях, ошибках и ветках кода
  • Вы выбрали Java, Python, Go или Node.js и ищете проект своего стека

Не подходит, если

  • Интересны IoT, встроенные системы или оборудование: по умолчанию такие проекты понижены, нужна явная просьба
  • Проект уже выбран, и нужен только текст резюме: большая часть работы скилла уходит на поиск и клонирование
  • Нужен ответ за минуту: скилл останавливается на выборе режима и на коротком списке и ждет вашего подтверждения

Пример запроса к агенту

Используй $backend-agent-project-selector, режим mixed: найди один агентский проект и один бэкенд на Java для резюме на стажировку

Ограничения

Скилл написан для Codex: установка описана через `~/.codex/skills`, а файл `agents/openai.yaml` рассчитан на этот агент. Работу в других агентах автор не проверял.

Инструкции и справочники в `references/` на китайском, ответ на русском придется запросить отдельно.

Скилл клонирует найденные репозитории и запускает собственные скрипты поиска и сборки PDF, поэтому нужны сеть, `git` и Python. Резюме собирается из того, что скилл нашел в коде. Перед отправкой работодателю его стоит перечитать: формулировки должны соответствовать вашему реальному вкладу.

Как отключить. Удалите папку `~/.codex/skills/backend-agent-project-selector`. Склонированные репозитории и файлы результата остаются там, куда их записал скилл, и удаляются отдельно.

Частые вопросы

Как установить скилл в Codex?

Склонируйте репозиторий, выполните `mkdir -p ~/.codex/skills` и `cp -R backend-agent-project-selector ~/.codex/skills/`. В Codex вызывайте скилл строкой `Use $backend-agent-project-selector ...`.

Какие режимы поиска есть?

Пять: `agent-only` дает только агентские проекты, `backend-only` классический бэкенд, `mixed` по одному проекту каждого вида, `safe-mode` проекты с простым развертыванием, `challenge-mode` сложнее и самобытнее. Режим обязателен.

Что скилл делает, если режим не указан?

Перечисляет все режимы и спрашивает, какой выбрать. Поиск и рекомендации начинаются только после вашего ответа.

Какие файлы появляются после работы?

В рабочей папке лежат `backend-agent-project-shortlist.md` со списком кандидатов, `backend-agent-project-resume-pack.md` с итоговым пакетом, его PDF и `repo-source-manifest.json` с итогами клонирования.

Почему скилл не опирается на число звезд?

Рейтинг склоняет выбор к популярным и однотипным проектам. Поэтому скилл ищет и среднюю популярность, и узкие направления, а звезды учитывает как слабый сигнал.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Скиллы

JustHireMe, локальный десктоп для поиска работы, дает агенту скилл и stdio MCP для безопасной работы с вакансиями.

СкиллРасширенный доступ2,3 тыс.

Скилл собирает из резюме и названия направления пакет подготовки к собеседованию по свежим рассказам кандидатов, на китайском.

СкиллРасширенный доступ253

Личная коллекция скиллов cafe3310: ведение проекта по спецификации, обзор кода, отчеты, браузер, 3D и видео в одном репозитории

СкиллРасширенный доступ256

Project Interview Skill разбирает репозиторий в учебный курс по исходникам с пунктами для резюме и вопросами для собеседования.

СкиллМинимальный доступ113

Скилл готовит к поиску работы: разбирает вакансию, переписывает резюме и тренирует ответы по каждому его пункту

СкиллРасширенный доступ745

Набор скиллов для резюме и поиска работы: адаптация под вакансию, проверка на прохождение ATS, сопроводительные письма и подготовка к собеседованию

СкиллМинимальный доступ3,2 тыс.

Сравнение с похожими

Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.

ИнструментОфициальныйЗвезды репозиторияГлавное отличие
Backend Agent Resume Scout (эта карточка)нет375
Resume Skillsнет3 153переписывает резюме под вакансию и проверяет его на ATS, а этот скилл подбирает сам проект и проверяет его по исходникам
Interview Skillsнет402проводит интервью по вакансии и резюме, а здесь готовятся вопросы по выбранному проекту

Коротко о README

Текст проекта на китайском и английском начинается с проблемы: резюме с проектами из рейтингов не выдерживает вопросов о коде. Дальше идут возможности, режимы, схема процесса из подтверждаемых шагов, примеры вызова, список выходных файлов и структура репозитория.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: backend-agent-project-selector
description: "Find suitable traditional software backend or business-grade AI agent projects from GitHub for students or early-career engineers, evaluate resume value, and generate a Markdown resume-writing package. Use when a user asks to choose backend projects, Java/Spring projects, distributed-system projects, complete AI agent business projects, multi-agent systems, LLM apps, GitHub projects for resumes, or turn selected projects into resume bullets/interview talking points. Supports modes: agent-only, backend-only, mixed, safe-mode, and challenge-mode. If no mode is specified, ask the user to choose before searching or recommending. Backend recommendations exclude IoT, embedded, hardware-integration, device-management, and industrial-control platforms unless requested. Avoid simple browser extensions, thin LLM wrappers, shallow AI plugins, and browser-automation libraries unless requested."
---

# 后端 / Agent 项目选择器

## 能力范围

从 GitHub / Web 搜索适合写进简历的后端项目或完整业务型 Agent 项目，筛选后生成 `backend-agent-project-resume-pack.md`。

推荐模式是必填项。用户必须指定 `agent-only`、`backend-only`、`mixed`、`safe-mode`、`challenge-mode` 中的一种；如果用户初始化找项目、选择项目、推荐项目或生成简历项目但没有指定模式，先完整列出所有可选模式并让用户选择，不要开始搜索或生成推荐。

## 必须遵守

- 用户每次初始化找项目、选择项目、推荐项目或生成简历项目时，如果推荐模式缺失，必须先完整列出所有可选模式并反问，不能自行默认、推断或继续执行。
- 除非用户明确要求不要联网，否则要搜索当前 GitHub / Web 项目后再推荐。
- 优先完整业务系统，避免 demo、插件、薄封装、纯框架和只会调用一次大模型的项目。
- `backend-only` 不要默认只推荐 API 网关、IAM、调度、监控等底层技术项目；除非用户明确要求基础设施 / 中间件，否则应优先覆盖电商交易、内容社区、协作办公、工单客服、CRM/ERP、知识库、网盘、在线教育等完整业务项目。
- 不要避开有业务闭环的业务项目；只避开浅层 CRUD、教程复刻、没有状态流转 / 异步链路 / 失败恢复 / 权限边界的业务项目。
- 默认不要把 IoT、嵌入式、硬件接入、设备管理、工业控制类平台作为后端项目推荐；除非用户明确要求硬件 / IoT / 物联网方向，否则这些项目应降权或淘汰。
- 先构建多样化候选池，再做最终选择；不要直接推荐全局高星项目，也不要把 star 数作为主要排序依据。
- star 数只作为“项目已有一定社区验证”的弱信号：达到 1k star 即可纳入正式候选池并认真评估；超过 1k 后不应因为 star 更高而显著加分。
- 搜索候选时必须主动覆盖中等 star 区间和细分领域项目，避免只用 `sort=stars` 或只看几万 star 项目；后端和 Agent 项目都适用该规则。
- 候选池阶段要读取 README 前若干行做项目类型 probe，用于判断是否为业务系统、框架 / SDK / 桌面壳 / 工具链；README probe 只能用于筛选和项目定位，不能支撑最终“负责功能 / 技术难点”。
- 构建候选池时优先使用 `references/search_github_candidates.py` 自动搜索、README probe、去重、分桶和初筛；如果手动搜索，最终也要输出同等字段的候选池和短名单确认内容。
- 拉取最终候选源码前，必须先向用户展示 3-4 个短名单项目、每个项目的选择理由和主要淘汰理由，并等待用户确认方向；用户确认后才能执行 `pull_github_repos.py`。
- 最终入选项目前必须运行 `references/pull_github_repos.py` 真实拉取对应 GitHub 仓库到本地；未经过该脚本成功拉取并写入 manifest 的项目不得进入最终推荐。
- 源码验证只能基于 `pull_github_repos.py` 拉取到本地的仓库目录进行；不能用 GitHub raw/API、README、网页搜索、模型记忆或经验判断替代本地源码验证。
- 如果脚本执行失败、仓库无法拉取、manifest 中该仓库状态不是 `cloned`、本地源码不可读，或无法从源码提取至少 5 个证据点，该项目必须淘汰。
- 必须区分 `已有能力`、`建议改造`、`可写入简历`。
- 简历功能点默认输出为“建议简历功能点（完成对应改造后可写）”；除非用户明确已经实现或本轮完成代码改造，否则不能把建议改造写成已完成成果。
- 项目亮点必须挖掘技术难度，不能只写“实现功能 / 接入组件 / 提供接口”；优先挖数据同步与一致性、MQ 异步链路、缓存与高并发、并发控制与幂等、任务调度、线程池与异步编排、流量治理、数据库优化、检索索引、权限安全、可观测性、接口治理、规则引擎、状态机、文件处理、实时通信、交易链路、Agent 工程等机制。
- 默认使用中文输出，除非用户要求其他语言。

## 参考资料加载

按任务需要加载，不要一次性加载所有资料：

- `references/执行流程.md`：项目选择任务必载。
- `references/用户输入模板.md`：用户需要模板、示例，或推荐模式缺失需要反问时加载。
- `references/筛选评分.md`：筛选、分桶、推荐模式打分时加载。
- `references/简历写法.md`：写简历条目和面试问题前加载。
- `references/输出模板.md`：生成最终 Markdown 文件前加载。
- `references/search_github_candidates.py`：候选池搜索和短名单确认前优先执行；用于自动搜索 GitHub、读取 README probe、去重、分桶、排除前端 / 库 / IoT / 框架 / SDK / 桌面壳 / coding-agent 工具链等不合适项目，并生成候选池 JSON 与短名单预览 Markdown。

Сообщить о проблеме