LLMInternSkill
LLMInternSkill: LLM internship resume and job-search Codex Skill for resume polish, JD tailoring, evidence guard, interview grilling, and Project Scout. 大模型实习简历与求职工具箱。
Asset-Profil
Recherche und Wissensarbeit
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
Szenario
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Agent-Fit
Claude Code + OpenAI Agents + CLI
Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.
Installieren
Bereit
npx skills add wanyichen06/LLMInternSkill
Wartung
Aktuell
18 Tage seit dem letzten Push
Risiko
Sicher zu testen
Stars/forks activity: 264 stars, 11 forks; issue activity unavailable in current metadata
GitHub-Qualität
264
96/100 Qualität · 88/100 Vertrauen
Abdeckungs-Tags
Review-Notizen
Stars/forks activity: 264 stars, 11 forks; issue activity unavailable in current metadata
Agent-Adoptionskarte
Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick
Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.
Qualität
AusgezeichnetHigh-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.
Vertrauen
Vor Installation prüfenGutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.
Audit
Sicher zu testenMaschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
OpenAgentSkill Trust Score v5
Agent-Installationskandidat
Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.
Stars
264 GitHub-Stars
Repository-Aktivität
264 Stars und 11 Forks
Wartung
18 Tage seit dem letzten Push
Lizenz
MIT
Installieren
npx skills add wanyichen06/LLMInternSkill
Installationssicherheit
Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad
Berechtigungsfläche
Dateisystem- oder Dokumentzugriff
Agent-Ergebnisse
Noch keine Agent-Ergebnisdaten
Dokumentation
Starker README/SKILL.md-Kontext
Risikoübersicht
Niedriges Metadatenrisiko
- Stars/forks activity: 264 stars, 11 forks; issue activity unavailable in current metadata
Installationsbereitschaft
Installationspfad verfügbar
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Lizenz ist angegeben
- Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege
Agent-lesbare Metadaten
Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.
Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.
Geeignete Aufgaben
- RAG and knowledge-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Chunk documents
Geeignete Agents
Installationsentscheidung
- Befehl
- npx skills add wanyichen06/LLMInternSkill
- Richtlinie
- Prüfen
- Menschliche Prüfung
- Ja
Vertrauen und Risiko
- Vertrauen
- 85/100
- Audit
- 93/100
- Risikoebene
- Sicher zu testen
Ergebnis-Loop
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- Event-ID
- resolve
- Ergebnisse
- 5
Installationsbefehl
npx skills add wanyichen06/LLMInternSkillNicht verwenden, wenn
- Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
- Hochregulierte Umgebungen ohne interne Sicherheitsprüfung
- No major risk signals from current metadata
- Stars/forks activity: 264 stars, 11 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Production credentials, payments, or irreversible account changes without explicit human review
Agent-Sicherheit v2
73/100 · Vor Installation prüfen
Gute Audit- und Sicherheitssignale ohne Hochrisiko-Berechtigungshinweise in öffentlichen Metadaten.
Prüfen Sie die Audit-Seite und erlauben Sie die Agent-Installation dann in einem Sandbox-Workflow.
Mittel
Netzwerkzugriff
Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.
Mittel
Dateisystemzugriff
Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.
Mittel
Datenbankzugriff
Die Skill kann Schemata prüfen, Datenbanken abfragen oder mit persistenten Speichern arbeiten.
- Stars/forks activity: 264 stars, 11 forks; issue activity unavailable in current metadata
Installationsziele
Diesen Skill im Agent-Workflow installieren
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install wanyichen06-llminternskillAgent-Auflösungsplan
Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.
Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.
JSON öffnen
/api/agent/resolve?task=Use%20LLMInternSkill%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20LLMInternSkill%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/wanyichen06-llminternskill/install
Agent sollte prüfen
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Prompt kopieren
Task: Use LLMInternSkill in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20LLMInternSkill%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/wanyichen06-llminternskill/install
Install command: npx skills add wanyichen06/LLMInternSkill
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent-Übergabe
Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
Installationsübergabe
/api/skills/wanyichen06-llminternskill/install
LLM-Textformat
/api/skills/wanyichen06-llminternskill/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=LLMInternSkill&limit=3
Agent-Prompt
Use LLMInternSkill for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/wanyichen06-llminternskill/install, then install with: npx skills add wanyichen06/LLMInternSkillRegistry-Metadaten
Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.
Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.
Manifest
/api/registry/manifest/wanyichen06-llminternskill
LLM-Text
/api/registry/manifest/wanyichen06-llminternskill?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/wanyichen06-llminternskill
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20LLMInternSkill%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
RAG and knowledge
Use-Case-Tags
Plattformen
Markdown, Claude Code, OpenAI Agents
Audit-Bericht
Sicher zu testen · 93/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Primäre Wahl für RAG and knowledge
Use this as a leading candidate, then validate the README and install path in your own agent stack.
Rolle im Stack
Primäre Wahl
Primäre Eignung
RAG and knowledge
Vertrauenslabel
Produktionsbereit
Installationspfad
Befehl bereit
Verwenden wenn
- RAG and knowledge-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
Evidenz
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- Qualitätsprofil 96/100
- 8 OpenAgentSkill-Interaktionen
zuerst prüfen
- No major risk signals from current metadata
Implementierungspfad
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine RAG and knowledge-Aufgabe vollständig aus.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Vertrauensprofil
Vor Installation prüfen
Gutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.
GitHub-Akzeptanz
Info264 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Prüfen264 Stars und 11 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
Bestanden18 Tage seit dem letzten Push
Lizenzklarheit
BestandenMIT
Positive Signale
- Manuell verifizierte Auflistung
- KI-Prüfung genehmigt
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Kürzlich gewartetes Repository
- Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
- Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf
Vor Installation prüfen
- Stars/forks activity: 264 stars, 11 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
- Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich
Empfohlene Aktion
Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.
Qualitätsprofil
Ausgezeichnet Kandidat für Agent-Workflows
High-confidence pick with strong adoption and healthy maintenance signals.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Parse messy files
Document processing
I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
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Übersicht
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# LLMInternSkill / LLM Intern Skill
[English](README_EN.md) | **简体中文**
**大模型实习简历与求职工具箱:LLM internship resume polish, JD tailoring, RAG / Agent / Post-training 项目包装、面试拷打、开源项目补强。**
<sub>一个面向大模型实习、AI 求职和 Codex Skill 工作流的 evidence-bound resume toolkit:不只是把简历写好听,而是让每一行都能扛住面试追问。</sub>
<sub>Keywords: LLM internship resume, 大模型实习简历, Codex Skill, resume polish, JD tailoring, interview prep, RAG, Agent, post-training, pretraining, search ranking, AIGC, multimodal.</sub>
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[30 秒看懂](#30-秒看懂) · [快速开始](#快速开始) · [Seed 示例](#旗舰示例豆包-seed-搜索排序) · [功能地图](#功能地图) · [Star History](#star-history) · [参考](#参考)
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| 你给它什么 | 它帮你做什么 | | --- | --- | | 一份原始简历 | 📝 润色成更清楚、更技术、更像实习候选人的表达 | | 一个目标 JD | 🎯 判断匹配度,重排经历,生成定制版简历 | | 一个材料文件夹 | 🔍 审计代码、项目素材、论文笔记、日志、截图和奖项 | | 一堆单薄项目 | 🧪 包装成真实、可讲、能补证据的项目故事 | | 一份担心被问穿的简历 | 🎤 生成面试官式追问、危险回答、及格回答、强回答 | | 证据不足 | 🌱 推荐开源项目学习、复现、改造,形成新证据 | | 最终要投递 | 📄 用 Bill Ryan LaTeX 模板生成 PDF-ready 简历草稿 |
核心判断:
```text 可以写 / 谨慎写 / 补证据后写 / 不能写 / 无法判断 ```
核心产出:
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## 一眼 Before / After
<table> <tr> <th width="28%">原始简历</th> <th width="36%">安全润色版</th> <th width="36%">为什么这样写</th> </tr> <tr> <td>熟悉大模型与 RAG,优化搜索效果。</td> <td>围绕搜索相关性场景整理 query-doc 样例与长尾查询 bad case,分析歧义查询、时效性不足和低权威 DOC 对检索结果的影响。</td> <td>没有指标时不写“优化效果”;先把真实证据写成问题分析能力。</
Plattformkompatibilität
Technische Details
- Version
- 1.0.0
- Lizenz
- MIT
- Letzte Aktualisierung
- 18. Aug. 2026
- Veröffentlicht
- 4. Aug. 2026
Frameworks & Tools
Entscheidungsübersicht
Primäre Wahl
recent repository activity
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 89/100
- Wartung
- 100/100
- Installieren
- 92/100
Von Agent belegte Evidenz
Von Agent belegte Evidenz
Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.
- Erfolgsrate
- —
- Letzter Fehler
- —
- Ergebnisse
- 0
- Ausgabequalität
- —
- Fehlgeschlagen
- 0
- Nicht relevant
- 0
- Installationen
- 0
- Durch Risiko blockiert
- 0
- Einrichtung erforderlich
- 0
- Produktion
- 0
Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.
Installieren
Zum Agent-Workflow hinzufügen
Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.
Wachstums-Loop
Share-Kit
Szenariobasierter Entwurf für LLMInternSkill, bereit für einen manuellen X-Post.
LLMInternSkill: An evidence-bound Codex skill for LLM internship resume polishing, JD tailoring, interview gr... 264 stars https://www.openagentskill.com/skills/wanyichen06-llminternskill?ref=x
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for LLMInternSkill: https://www.openagentskill.com/skills/wanyichen06-llminternskill?ref=x Install: npx skills add wanyichen06/LLMInternSkill
Quelle des Eintrags
Community-indexiert
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- Ersteller
- wanyichen06
- Indexiert von
- OpenAgentSkill Community-Index
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[](https://www.openagentskill.com/skills/wanyichen06-llminternskill)Autor
wanyichen06✓
@wanyichen06
Plattform-Fit
Gesundheitssignale
- GitHub-Stars
- 264
- Qualitätswert
- 59/100
- Letzter GitHub-Push
- 4. Aug. 2026
- Framework-Hinweise
- 1
- OpenAgentSkill-Aufrufe
- 8
- Installationskopien
- 0
- Externe Klicks
- 0
Community-Signal
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Vertrauen & Sicherheit
Vor Installation prüfen
- GitHub-Akzeptanz264 GitHub-StarsInfo
- Star-/Fork-Aktivität264 Stars und 11 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarPrüfen
- Aktuelle Wartung18 Tage seit dem letzten PushBestanden
- LizenzklarheitMITBestanden
- README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
- Abhängigkeits-/LaufzeitrisikoKeine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen MetadatenBestanden
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