Agent skill

Review

by thesun4sky in thesun4sky/jobstack

지원서류 통합 점검 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.

MITAuto-check: notesAI & LLM Engineering

Install Review

skills CLI
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill review -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install thesun4sky/jobstack review --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ 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-src

Use ~/.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/

Facts

Skill name
review
GitHub stars
156
Token cost
~2.3k tokens
SKILL.md length
1,105 words
Files
8 (incl. scripts, references)
Skills in repo
16
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

지원서류 통합 점검 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.

  • Works in 7 steps: 서류 수집 → 일관성 점검 → 키워드 정합성 → …
  • AI & LLM Engineering work in your project
  • SKILL.md covers Phase 1: 서류 수집, 점검 루브릭 선공개 (Phase 2 진입 전), Phase 2: 일관성 점검 and Phase 3: 키워드 정합성, plus 6 more sections
  • Runs Shell scripts from its folder; calls bash

What it does

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.

When your agent uses it

  • AI & LLM Engineering work in your project

Example prompts

  • “/review”

Requirements

  • A Bash shell
  • Pre-approved tools (allowed-tools): Bash, Read, Glob, Grep, AskUserQuestion

Workflow steps

7 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. 서류 수집
  2. 일관성 점검
  3. 키워드 정합성
  4. "결이요" + 미끼 점검
  5. 최종 체크리스트
  6. 5: 다음 행동 분기
  7. 면접 예상 질문 종합 세트

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 69a59e2. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves these tools, so the agent can use them without asking each time:

    • Bash
    • Read
    • Glob
    • Grep
    • AskUserQuestion

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Ships 1 file in scripts/ (Shell), which the agent can run.

    Shell commands in SKILL.md call:

    • bash

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

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.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~26
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.3k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~10k

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.

Safety

Auto-check: notes

The automated check noted patterns worth knowing about, such as sudo or a known installer.

  • NotePre-approves every shell command (allowed-tools: Bash)SKILL.md
    allowed-tools: Bash, Read, Glob, Grep, AskUserQuestion

Automated 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.

SKILL.md

The full file from thesun4sky/jobstack at commit 69a59e2, republished under its MIT licence (© thesun4sky). 1,105 words, ~2,341 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/review/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 7 other files; get the full folder from GitHub.
name
review
description
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.
allowed-tools
Bash, Read, Glob, Grep, AskUserQuestion
argument-hint
[이력서.md] [자소서.md] [공고.md]
when_to_use
제출 전 마지막 단계로, 이력서·자소서·포트폴리오 간의 일관성과 공고 키워드 반영도를 최종 확인할 때 사용한다. 개별 서류 작성은 /resume, /cover_letter, /portfolio 등 각 스킬 담당이며, 이 스킬은 통합 일관성만 점검한다. 기본 정보 일관성, 경험 수치…
effort
high
metadata.preamble-tier
4
metadata.version
0.2.0
metadata.benefits-from
resume, cover-letter, portfolio, company-research, career-history, scout-profile

!bash "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/preamble.sh" review "${CLAUDE_SESSION_ID}" "${CLAUDE_PLUGIN_DATA:-}"

위 실행 컨텍스트가 비어 있거나 KEY=VALUE 목록 대신 ! 명령·정책 차단 문구가 그대로 보이면(! 주입이 꺼진 환경), 첫 Bash 명령으로 bash "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/preamble.sh" review를 실행해 같은 컨텍스트를 확보하고 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md를 Read 하세요. 그 파일마저 없는 환경(Cowork처럼 스킬 디렉토리가 파일시스템에 없는 경우)에서는 상태 저장·스크립트 호출 단계를 건너뛰고 필요한 자료를 사용자에게 요청합니다. STATE_WRITE_FAILED=true가 보이면 JOBSTACK_STATE_DIR 경로를 사용자에게 확인합니다. 이 스킬의 Bash 스니펫은 첫 줄에 . "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"를 두어 $_JS_STATE·$_JS_BIN·$TODAY를 불러옵니다.

공통 가드레일 (references/guardrails.md)

!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

지원서류 통합 리뷰

제출 전 마지막 관문. 이력서, 자소서, 포트폴리오의 일관성과 완성도를 통합 점검합니다.


Phase 1: 서류 수집

Glob으로 현재 폴더의 모든 지원 서류를 수집합니다:

  • 이력서: 이력서*, resume*, CV*
  • 자소서: 자소서*, 자기소개서*, cover-letter*
  • 포트폴리오: 포트폴리오*, portfolio*
  • 프로필(스카우트/플랫폼): 프로필*, scout*, 스카우트*
  • 경력기술서: 경력기술서*, career*
  • 채용공고: 채용*, JD*, 공고*

모든 감지된 파일을 Read하여 내용을 파악합니다.

재리뷰 감지 + 변경분(delta) 요약 (#117)

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):

  • ✅ 해결됨: 지난 지적 중 이번에 반영된 항목 (한 줄씩, 짧은 축하 톤)
  • 🔁 여전히 미해결: 지난 지적 중 그대로인 항목만 ("지난 리뷰 참고" + 핵심 한 줄, 전체 재설명 금지)
  • 🆕 신규: 이번에 새로 발견된 항목

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:

bash
cat > .last-review.md <<'EOF'
# 직전 리뷰 스냅샷 (기준일: <YYYY-MM-DD KST>)
## 미해결 지적
- ...
## 통과 항목
- ...
EOF

점검 루브릭 선공개 (Phase 2 진입 전)

본격 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
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Phase 2: 일관성 점검

2.1 기본 정보 일관성
  • 이름, 연락처, 이메일이 모든 서류에서 동일한가?
  • 학력 정보가 일치하는가?
  • 경력 기간/회사명이 일치하는가?
  • 이력서↔프로필 정합성 — 스카우트/플랫폼 프로필의 경력기간·직함·회사명이 이력서와 일치하는가?
  • 경력기술서 사실 대조 — 경력기술서의 회사명·경력기간·성과 수치가 이력서/자소서와 일치하는가?
2.2 스토리 일관성
  • 이력서의 경험과 자소서의 에피소드가 일치하는가?
  • 자소서에서 언급한 성과 수치가 이력서와 맞는가?
  • 포트폴리오의 프로젝트가 자소서/이력서에도 반영되었는가?
2.3 톤 일관성
  • 이력서의 직무 포지셔닝과 자소서의 어조가 맞는가?
  • "바로 써보고 싶은 사람" 포지셔닝이 모든 서류에서 일관되는가?

Phase 3: 키워드 정합성

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:

  • 채용공고의 핵심 키워드가 이력서에 반영되었는가?
  • 채용공고의 핵심 키워드가 자소서에 반영되었는가?
  • 누락된 키워드 목록 생성

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.


Phase 4: "결이요" + 미끼 점검

자소서 구조 점검
  • 각 항목의 첫 문장이 5초 규칙을 통과하는가?
  • "결이요" 구조가 지켜지고 있는가?
  • 학생 톤이 남아있지 않은가?

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).

  • 회사명 치환 — 회사명을 경쟁사로 바꿔도 문장이 성립하면 실패
  • 타 지원자 치환 — 주어를 다른 지원자로 바꿔도 성립하면 실패

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.

미끼 포인트 인벤토리

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.


Phase 5: 최종 체크리스트

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: 3/11
개인정보 점검 (제출 전 최종 필터)

review는 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).

  • 법정 금지항목 — 채용절차법 제4조의3이 금지하는 항목의 기재 여부: 용모·키·체중 등 신체 조건, 출신지역·혼인 여부·재산, 직계존비속 및 형제자매의 학력·직업·재산. 발견 시 삭제를 권고하고, **기업이 기재를 요구한 경우라면 법 위반 소지(500만원 이하 과태료)**임을 사용자 권리로 안내합니다.
  • 블라인드/공공기관(NCS) 식별정보 — 블라인드 전형 지원 시 자소서·경험기술서 내 학교명 등 식별정보 노출 검사(노출 시 불이익 가능).
  • 과다 개인정보 — 주민등록번호·상세 주소 등 채용에 불필요한 개인정보 기재.
Show full SKILL.md (407 more words)Show less
보완 항목 출력 — 3계층 우선순위

보완이 필요한 항목은 기준 → 근거 → 표현 3계층으로 정렬해 수정 순서를 명시합니다. 기준·근거가 약한 상태에서 표현 교정을 먼저 하지 않습니다.

  • 기준(공고 연결) — 공고 요건과의 정합, 키워드 반영, 포지셔닝
  • 근거(경험 구체성) — 수치화, 문제·역할·행동·변화, 미끼 방어 가능성
  • 표현(맞춤법·글자수) — 종결어미, 글자수 제한, 문장 다듬기

각 계층 안에서 다음 규칙으로 지적합니다:

  1. 위치·근거 표시 — 모든 지적은 파일명 > 문항/섹션 + 원문 문장 인용 형식으로 어디를 근거로 하는지 밝힙니다.
  2. 날조 금지 — 원문에 없는 내용을 근거로 지적하지 않습니다(${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md §1 준수).
  3. 반박 시 재검증 — 사용자가 지적에 반박하면 해당 원문을 다시 Read해 재검증한 뒤 정정하거나 근거를 다시 제시합니다.

Phase 5.5: 다음 행동 분기

진단을 마친 뒤 AskUserQuestion으로 다음 행동을 확인합니다(구조는 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/ask-user-question.md 준수 — 한 번에 하나의 질문):

  • A) 지금 수정 반영 후 재점검 — 보완 항목을 반영하고 다시 점검합니다.
  • B) 수정 후 나중에 다시 /review — 지금은 진단만 받고, 나중에 수정본으로 재실행합니다.
  • C) 이대로 제출 — 보완 없이 마무리합니다.

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.


Phase 6: 면접 예상 질문 종합 세트

자소서 + 이력서 + 포트폴리오 + 채용공고 기반으로 종합 면접 예상 질문을 생성합니다:

  • 자소서 기반 질문 15-20개
  • 채용공고 기반 기술 질문 10-15개
  • 포트폴리오 기반 질문 5-10개
  • 총 30-40개 질문 세트

Phase 4에서 ⚠️위험으로 판정된 미끼 문장 기반 질문을 세트 최상단에 최우선 배치합니다(방어 준비가 시급한 순).

출력·영속화
  1. 인라인 출력 — 질문 세트를 응답 본문에 바로 출력합니다.
  2. 파일 영속화 — 이 산출물에 한해 Bash 파일 쓰기를 허용합니다(allowed-tools에 Write를 추가하지 않습니다). 질문 세트를 소실 없이 남기기 위해 Bash heredoc으로 현재 디렉토리에 면접예상질문-{기업명}.md로 저장한 뒤 아래 결과물 뷰어를 안내합니다. (봇 환경의 파일 출력 규칙은 실행 컨텍스트가 bot일 때 주입되는 bot-protocol을 따릅니다.)
    bash
    cat > "면접예상질문-<기업명>.md" <<'EOF'
    # 면접 예상 질문 세트 — <기업명>
    ...
    EOF
  3. 질문↔미끼↔방어 판정 매핑은 Phase 4의 defense-map 산출물(${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.

보이스

엄격하지만 공정한 리뷰어. 문제점은 정확히 짚되, 항상 수정 방안과 함께 제시합니다. 틀렸다는 반박을 받으면 방어하지 말고 원문부터 다시 확인합니다.

완료 상태

  • 완료 (DONE) — 재리뷰(2차 점검)에서 체크리스트 전항이 통과된 상태.
  • 우려사항 있는 완료 (DONE_WITH_CONCERNS) — 1차 진단만 하고 종료했거나 보완 필요 항목이 남은 상태. 미재검 항목을 명시합니다.

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):

bash
. "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$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 || true
결과물 뷰어

결과 파일 저장 시 브라우저 뷰어를 안내합니다:

bash
. "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$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

Files

SKILL.md and 7 other files (scripts, references) in review of thesun4sky/jobstack.

  • SKILL.md
  • references/ask-user-question.md
  • references/bot-protocol.md
  • references/defense-map-schema.md
  • references/guardrails.md
  • references/humanize-check.md
  • references/telemetry-events.md
  • scripts/preamble.sh

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    자기소개서 작성/첨삭 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.

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    경험 소재 발굴·카드화 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.

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    채용정보 탐색 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.

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Works with

Questions about Review

What does Review do?

지원서류 통합 점검 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack. Review is an agent skill from thesun4sky/jobstack. 지원서류 통합 점검 스킬.

When should I use Review?

Review fits situations like: AI & LLM Engineering work in your project.

How do I install Review in Claude Code?

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.

How do I install Review in Codex?

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.

Can I use Review in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

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.

What does Review need to run?

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.

Does Review access the network?

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.

Is Review safe to install?

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.

What licence does Review use?

Review is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Review use?

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.

What are the alternatives to Review?

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.

Who maintains Review?

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.