Hugging Face API Tool Builder
huggingface/skills
Builds reusable command line scripts that fetch, enrich or process data from the Hugging Face API, aimed at chained, repeated or automated tasks.
지원서류 통합 점검 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill review -a claude-codeProject install by default; add -g for ~/.claude/skills/.
$ gh skill install thesun4sky/jobstack review --agent claude-codeProject scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).
$ git clone --depth 1 https://github.com/thesun4sky/jobstack.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/review .claude/skills/review && rm -rf skills-srcUse ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.
Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/
Install the "review" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/review into .claude/skills/review/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "review", then confirm the skill loads.Claude Code copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$skill-installer install https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/reviewType this inside Codex. $skill-installer <name> installs a curated skill from openai/skills. The installer writes to $CODEX_HOME/skills (default ~/.codex/skills). Restart Codex if the skill does not show up.
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill review -a codexProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.codex/skills/.
$ gh skill install thesun4sky/jobstack review --agent codexProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/thesun4sky/jobstack.git skills-src && mkdir -p .agents/skills && cp -r skills-src/review .agents/skills/review && rm -rf skills-srcUse ~/.agents/skills/ instead of .agents/skills for a personal install.
Codex skills documentation · loads skills from .agents/skills/
Install the "review" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/review into .agents/skills/review/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "review", then confirm the skill loads.Codex copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill review -a cursorProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.cursor/skills/.
$ gh skill install thesun4sky/jobstack review --agent cursorProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/thesun4sky/jobstack.git skills-src && mkdir -p .cursor/skills && cp -r skills-src/review .cursor/skills/review && rm -rf skills-srcUse ~/.cursor/skills/ instead of .cursor/skills for a personal install.
Cursor skills documentation · loads skills from .cursor/skills/, .agents/skills/, .claude/skills/, .codex/skills/
Install the "review" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/review into .cursor/skills/review/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "review", then confirm the skill loads.Cursor copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ gemini skills install https://github.com/thesun4sky/jobstack.git --path review--scope user (default) or --scope workspace; --path is the subfolder of the repo that holds the skill; --consent skips the security confirmation prompt.
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill review -a gemini-cliProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.gemini/skills/.
$ gh skill install thesun4sky/jobstack review --agent gemini-cliProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/thesun4sky/jobstack.git skills-src && mkdir -p .gemini/skills && cp -r skills-src/review .gemini/skills/review && rm -rf skills-srcUse ~/.gemini/skills/ instead of .gemini/skills for a personal install, then run /skills reload.
Gemini CLI skills documentation · loads skills from .gemini/skills/, .agents/skills/
Install the "review" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/review into .gemini/skills/review/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "review", then confirm the skill loads.Gemini CLI copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ gh skill install thesun4sky/jobstack reviewInstalls for Copilot at project scope by default; add --scope user for a personal install. Preview a skill first with gh skill preview. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill review -a github-copilotProject install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.copilot/skills/.
$ git clone --depth 1 https://github.com/thesun4sky/jobstack.git skills-src && mkdir -p .github/skills && cp -r skills-src/review .github/skills/review && rm -rf skills-srcUse ~/.copilot/skills/ instead of .github/skills for a personal install. Commit .github/skills so cloud agent and code review can use it.
GitHub Copilot skills documentation · loads skills from .github/skills/, .claude/skills/, .agents/skills/
Install the "review" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/review into .github/skills/review/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "review", then confirm the skill loads.GitHub Copilot copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill review -a opencodeOpenCode documents no install command of its own. Project install goes to .agents/skills/; add -g for ~/.config/opencode/skills/.
$ gh skill install thesun4sky/jobstack review --agent opencodeProject scope by default (.agents/skills/); add --scope user for a personal install.
$ git clone --depth 1 https://github.com/thesun4sky/jobstack.git skills-src && mkdir -p .opencode/skills && cp -r skills-src/review .opencode/skills/review && rm -rf skills-srcUse ~/.config/opencode/skills/ instead of .opencode/skills for a personal install.
OpenCode skills documentation · loads skills from .opencode/skills/, .claude/skills/, .agents/skills/
Install the "review" agent skill from https://github.com/thesun4sky/jobstack/tree/main/review into .opencode/skills/review/ in this project. Copy the whole folder (SKILL.md and every file beside it), keep the folder name "review", then confirm the skill loads.OpenCode copies the folder itself, the same result as the manual copy. Check what it changed before you commit it.
review지원서류 통합 점검 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.
Review is an agent skill from thesun4sky/jobstack. 지원서류 통합 점검 스킬. 이력서↔자소서↔포트폴리오↔프로필↔경력기술서 일관성, 최종 제출 전 체크리스트. "전체 점검", "제출 전 확인", "서류 리뷰" 등의 요청 시 활용.
Its SKILL.md is about 2.3k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 9 other files, including scripts and reference files (for example `references/ask-user-question.md`, `references/bot-protocol.md` and `references/defense-map-schema.md`).
It sits in AI & LLM Engineering. It works with Bash. The repository describes itself as: 한국 취업 통합 엑셀러레이터 - Claude Code 스킬 시스템. 기업분석, 이력서, 자소서, 모의면접까지. The licence is MIT.
7 steps, taken from the step headings in SKILL.md.
Read from SKILL.md and the folder at commit 69a59e2. It shows what the files ask for, not the result of running them.
Pre-approves these tools, so the agent can use them without asking each time:
BashReadGlobGrepAskUserQuestionFrom allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.
Ships 1 file in scripts/ (Shell), which the agent can run.
Shell commands in SKILL.md call:
bashFrom the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.
No URLs in SKILL.md.
From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.
Names no API keys, tokens, secrets or passwords.
From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.
Review loads about 2.3k tokens when it runs, and up to ~10k if it reads all its reference files. Until then it costs about 26 tokens; SKILL.md has 1,105 words of instructions outside code blocks.
Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.
The automated check noted patterns worth knowing about, such as sudo or a known installer.
allowed-tools: Bash, Read, Glob, Grep, AskUserQuestionAutomated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); the scripts in this folder are not scanned.
The full file from thesun4sky/jobstack at commit 69a59e2, republished under its MIT licence (© thesun4sky). 1,105 words, ~2,341 tokens.
.claude/skills/review/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 7 other files; get the full folder from GitHub.!bash "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/preamble.sh" review "${CLAUDE_SESSION_ID}" "${CLAUDE_PLUGIN_DATA:-}"
위 실행 컨텍스트가 비어 있거나
KEY=VALUE목록 대신!명령·정책 차단 문구가 그대로 보이면(!주입이 꺼진 환경), 첫 Bash 명령으로bash "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/preamble.sh" review를 실행해 같은 컨텍스트를 확보하고${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md를 Read 하세요. 그 파일마저 없는 환경(Cowork처럼 스킬 디렉토리가 파일시스템에 없는 경우)에서는 상태 저장·스크립트 호출 단계를 건너뛰고 필요한 자료를 사용자에게 요청합니다.STATE_WRITE_FAILED=true가 보이면JOBSTACK_STATE_DIR경로를 사용자에게 확인합니다. 이 스킬의 Bash 스니펫은 첫 줄에. "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"를 두어$_JS_STATE·$_JS_BIN·$TODAY를 불러옵니다.
!sed '1{/^# /d;}' "${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md"
!if [ "${JOBSTACK_RUNTIME:-}" = bot ] || [ -n "${JOBCLAW_RUN_ID:-}" ]; then cat "${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/bot-protocol.md"; fi
제출 전 마지막 관문. 이력서, 자소서, 포트폴리오의 일관성과 완성도를 통합 점검합니다.
Glob으로 현재 폴더의 모든 지원 서류를 수집합니다:
모든 감지된 파일을 Read하여 내용을 파악합니다.
memo.md(또는 워크스페이스의 직전 리뷰 스냅샷)에 직전 리뷰 진단 결과가 있으면, 이번 서류를 그것과 대조해 변경분만 다음 3구간으로 요약합니다(전체 진단표 반복 출력 금지 — 미해결 지적 반복이 사용자 이탈을 유발):
최초 리뷰(대조 대상 없음)일 때만 기존 전체 진단표(Phase 2~5)를 출력합니다.
스냅샷 저장은 필수입니다. 리뷰 완료 시 이번 진단 결과를 워크스페이스의 .last-review.md로 스냅샷해, 다음 재실행이 위 delta 경로(#117)를 타도록 명시화합니다. Write 도구 없이 Bash heredoc으로 기록합니다:
cat > .last-review.md <<'EOF'
# 직전 리뷰 스냅샷 (기준일: <YYYY-MM-DD KST>)
## 미해결 지적
- ...
## 통과 항목
- ...
EOF본격 점검에 들어가기 전에, 무엇을 어떤 기준으로 판정하는지 한 표로 먼저 공개합니다(평가 기준 투명성). 각 항목은 ✓(통과) 또는 !(보완 필요)로 판정하며, 0~100 종합 점수나 합격선은 매기지 않습니다.
점검 항목 판정 기준(✓ 조건)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
기본정보 일관성 이름/연락처/학력이 전 서류 동일
스토리 일관성 경험·성과 수치가 서류 간 일치
톤 일관성 실무자 포지셔닝 유지
키워드 반영률 공고 핵심 키워드 반영
"결이요" 구조 첫 문장 5초 규칙 + 결·이·요 순
미끼 배치 방어 가능한 미끼 포인트 존재
학생 톤 제거 희망형 종결어미 없음
수치화 모든 성과에 before→after
글자수 항목별 제한 준수
AI풍 일반문장 치환 테스트 2종 통과
개인정보 점검 법정 금지항목·과다 PII 없음
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━채용공고(또는 company-cache)와 대조합니다. company-cache 파일명 날짜가 7일 초과이면 "⚠️ {N}일 전 분석 캐시입니다. /company_research로 재분석을 권장합니다."라고 먼저 안내합니다.
대조 항목:
키워드 몰아넣기(keyword stuffing) 금지 확인: 자소서는 SEO가 아닙니다. 키워드가 한 문단에 나열식으로 몰려 있지 않고, 각 키워드가 경험 근거(문제·역할·행동·변화) 뒤에 자연스럽게 배치됐는지 확인합니다. 몰아넣기가 발견되면 보완 항목으로 지적합니다 — NLP 기반 심사에서 키워드 나열은 설득 효과가 없습니다.
치환 테스트 2종: 지원동기·기업 관련 문단에 다음 두 테스트를 적용합니다. 판정 로직은 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/humanize-check.md §1을 참조합니다(스킬 본문에 자체 정의하지 않음).
실패 문장은 원문을 그대로 인용해 나열하고, 보강 방향은 표현 교정이 아니라 경험 근거(문제·역할·행동·변화) 추가로 안내합니다. AI 자소서 탐지율 등 시장 통계는 본문에 단정하지 않으며, 사용자에게 근거 제시가 필요할 때만 WebSearch로 최신 수치를 확인해 출처·기준 시점과 함께 인용합니다.
자소서 전체에서 면접관이 물어볼 만한 미끼 포인트를 추출합니다. 각 미끼 문장에 공통 꼬리질문 5세트(어떤 문제였나 / 왜 그 방법이었나 / 역할 범위는 / 결과를 어떻게 확인했나 / 다시 한다면)를 적용해, 서류 내용만으로 1분 설명이 가능한지 방어 판정합니다:
미끼 포인트 총 정리
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
# 서류 미끼 문장 예상 질문 방어 판정
1 자소서 "Redis 캐싱 377ms→2ms" "캐싱 전략은?" ✓방어가능
2 자소서 "80명 데이터 관리" "품질 관리 방법은?" ⚠️위험
3 이력서 "AWS 인프라 구축" "아키텍처 설명해주세요" ⚠️위험
4 포트폴 "DAU 5000 서비스" "스케일링 경험은?" ✓방어가능
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━즉답 근거가 서류에 없는 문장은 ⚠️위험으로 표시하고, 면접 전 답변 준비 필수 또는 문장 수위 조정 중 택일을 안내합니다.
defense-map 산출: 미끼 문장·예상 질문·방어 판정의 매핑을 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/defense-map-schema.md의 YAML 계약 형식(schema_version 1, source_skill: review)으로 산출해 mock-interview가 소비할 수 있게 합니다. 저장 경로는 $_JS_STATE/defense-maps/<회사명>_<직무>_<YYYYMMDD>.yaml이며, 저장은 YAML을 손으로 쓰지 않고 "$_JS_BIN/jobstack-defense-map.mjs" add --company <회사명> --position <직무> --source-skill review --document-ref <원문> --entries-json '<entries JSON>' (env.sh 소싱 후)로 하며, 스키마 검증 오류가 나면 entry를 고쳐 재시도합니다.
최종 제출 전 체크리스트
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
[✓] 기본정보 일관성 — 이름/연락처/학력 일치
[✓] 스토리 일관성 — 경험/성과 수치 일치
[✓] 톤 일관성 — 실무자 포지셔닝 유지
[✓] 키워드 반영률 — 85%+ 달성
[!] "결이요" 구조 — 지원동기 첫 문장 보완 필요
[✓] 미끼 배치 — 4개 포인트 확인
[✓] 학생 톤 제거 — 희망형 종결어미 없음
[✓] 수치화 — 모든 성과에 before→after
[!] 글자수 — 직무역량 항목 50자 초과
[✓] AI풍 일반문장 — 치환 테스트 2종 통과
[!] 개인정보 점검 — 법정 금지항목·과다 PII 없음
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
통과: 8/11 | 보완: 3/11review는 제출 전 마지막 관문이므로 PII 최종 필터 위치로 적합합니다. 다음 3종을 인라인 기준으로 검사합니다(날조·외부출처 PII 금지 원칙은 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md §1 준수).
보완이 필요한 항목은 기준 → 근거 → 표현 3계층으로 정렬해 수정 순서를 명시합니다. 기준·근거가 약한 상태에서 표현 교정을 먼저 하지 않습니다.
각 계층 안에서 다음 규칙으로 지적합니다:
파일명 > 문항/섹션 + 원문 문장 인용 형식으로 어디를 근거로 하는지 밝힙니다.${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md §1 준수).진단을 마친 뒤 AskUserQuestion으로 다음 행동을 확인합니다(구조는 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/ask-user-question.md 준수 — 한 번에 하나의 질문):
/review — 지금은 진단만 받고, 나중에 수정본으로 재실행합니다.수정 주체 명시: review는 Write 도구가 없어 문서를 직접 수정하지 않습니다. A/B를 선택하면 사용자가 직접 수정하거나, /resume·/cover_letter로 핸드오프한 뒤 이 스킬을 재실행합니다. 재실행은 Phase 1의 .last-review.md delta 경로(#117)를 타므로, 이번 진단 스냅샷 저장(Phase 1 필수 항목)이 선행돼야 합니다.
자소서 + 이력서 + 포트폴리오 + 채용공고 기반으로 종합 면접 예상 질문을 생성합니다:
Phase 4에서 ⚠️위험으로 판정된 미끼 문장 기반 질문을 세트 최상단에 최우선 배치합니다(방어 준비가 시급한 순).
면접예상질문-{기업명}.md로 저장한 뒤 아래 결과물 뷰어를 안내합니다. (봇 환경의 파일 출력 규칙은 실행 컨텍스트가 bot일 때 주입되는 bot-protocol을 따릅니다.)cat > "면접예상질문-<기업명>.md" <<'EOF'
# 면접 예상 질문 세트 — <기업명>
...
EOF${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/defense-map-schema.md YAML 계약)로 귀속해 mock-interview가 소비할 수 있게 합니다. 공고 기반 질문은 location에 "공고"를 표기합니다.엄격하지만 공정한 리뷰어. 문제점은 정확히 짚되, 항상 수정 방안과 함께 제시합니다. 틀렸다는 반박을 받으면 방어하지 말고 원문부터 다시 확인합니다.
완료 시점에 텔레메트리 후속 이벤트를 남깁니다. 이벤트 스키마는 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/telemetry-events.md를 따릅니다. 최초 진단은 diagnosed(추가 필드 없음)로, **재리뷰(2차 점검)**는 second_review 이벤트로 emit합니다(2차 점검 요청률 = second_review/diagnosed):
. "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"
# 최초 진단
echo '{"skill":"review","ts":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","pid":'$$',"event":"diagnosed"}' \
>> "$_JS_STATE/analytics/skill-usage.jsonl" 2>/dev/null || true
# 재리뷰 경로(.last-review.md delta)일 때만 추가로 emit
echo '{"skill":"review","ts":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","pid":'$$',"event":"second_review"}' \
>> "$_JS_STATE/analytics/skill-usage.jsonl" 2>/dev/null || true결과 파일 저장 시 브라우저 뷰어를 안내합니다:
. "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"
"$_JS_BIN/jobstack-view" <결과파일.md>다음 추천: /mock_interview (면접 예상 질문으로 모의면접). 이때 Phase 6에서 저장한 질문 세트 파일 경로를 함께 안내합니다.
© thesun4sky, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file
SKILL.md and 7 other files (scripts, references) in review of thesun4sky/jobstack.
Open the folder on GitHubat commit 69a59e2
Review next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.
| Skill | Stars | Used in | Tokens | Auto-check | Licence | Repo updated |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Review this skillthesun4sky/jobstack | 156 | — | ~2.3k | Automated safety check: Notes | MIT | |
| Hugging Face API Tool Builderhuggingface/skills | 11k | 2 repos | ~1.5k | Automated safety check: Pass | Apache-2.0 | |
| Guardrail PatternsZaxbyHub/opencode-swarm | 494 | — | ~3.5k | Automated safety check: Pass | MIT | |
| Writing Rulesathola/claude-night-market | 341 | — | ~1.4k | Automated safety check: Notes | MIT | |
| Reviewing Agent Definitionsbitwarden/ai-plugins | 155 | — | ~2.4k | Automated safety check: Pass | Custom licence | |
| Prompt EngineAgriciDaniel/claude-prompts | 111 | — | ~1.2k | Automated safety check: Pass | MIT |
huggingface/skills
Builds reusable command line scripts that fetch, enrich or process data from the Hugging Face API, aimed at chained, repeated or automated tasks.
ZaxbyHub/opencode-swarm
Guardrail patterns for opencode-swarm — pattern structure, bypass surfaces, regex anti-patterns, and test conventions for checkDestructiveCommand()
athola/claude-night-market
Creates behavioral rules in markdown to block dangerous commands or restrict AI behavior.
bitwarden/ai-plugins
Reviews Claude Code agent definition files for tool-access security, triggering quality, and system prompt clarity.
AgriciDaniel/claude-prompts
Ultimate AI prompt database and builder with 2,500+ curated prompts across 19 categories and 17 AI models (Midjourney, Flux, Leonardo AI, DALL-E, Sora, Imagen, Mystic, Stable Diffusion, Ideogram…
PerforatedAI/PerforatedAI
Multi-GPU setup for PerforatedAI with DataParallel or DistributedDataParallel (DDP).
thesun4sky/jobstack
자동 감지 + 가이드 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.
thesun4sky/jobstack
경력기술서 작성/첨삭 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.
thesun4sky/jobstack
기업 분석 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.
thesun4sky/jobstack
자기소개서 작성/첨삭 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.
thesun4sky/jobstack
경험 소재 발굴·카드화 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.
thesun4sky/jobstack
채용정보 탐색 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.
Works with
Categories
지원서류 통합 점검 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack. Review is an agent skill from thesun4sky/jobstack. 지원서류 통합 점검 스킬.
Review fits situations like: AI & LLM Engineering work in your project.
Run `npx skills add thesun4sky/jobstack --skill review -a claude-code`. Or copy the skill folder (review in thesun4sky/jobstack) into .claude/skills/review in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.
Run `npx skills add thesun4sky/jobstack --skill review -a codex`. Or copy the skill folder (review in thesun4sky/jobstack) into .agents/skills/review in your project. Codex loads it when a task matches its description.
Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add thesun4sky/jobstack --skill review -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/review, .gemini/skills/review, .github/skills/review and .opencode/skills/review in your project.
Going by SKILL.md and its folder, Review needs a shell for the scripts in its folder and the command-line tools its instructions call (bash). Our summary lists: A Bash shell. Its frontmatter pre-approves these tools: Bash, Read, Glob, Grep, AskUserQuestion.
SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.
Our automated static check of SKILL.md found notes only (pre-approves every shell command (allowed-tools: bash)), nothing it rates as a warning. It is not a guarantee. The check reads SKILL.md only: the scripts in the folder are not scanned, so read them before running anything.
Review is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.
About 2.3k tokens (SKILL.md is roughly 9.4k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 7.7k tokens, read only when the agent opens those files.
Skills that share tags, products or a category with Review: Hugging Face API Tool Builder (huggingface/skills, 11k stars), Guardrail Patterns (ZaxbyHub/opencode-swarm, 494 stars), Writing Rules (athola/claude-night-market, 341 stars) and Reviewing Agent Definitions (bitwarden/ai-plugins, 155 stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.
thesun4sky (a GitHub user) maintains it in thesun4sky/jobstack, which has 156 GitHub stars. The repository holds 16 skills in this directory. The repository was last updated on September 6, 2026.
Source: thesun4sky/jobstack on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.