Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add modu-ai/moai-cowork --skill hr-resume-screenergit clone --depth 1 https://github.com/modu-ai/moai-coworkWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/hr-resume-screener)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/hr-resume-screener"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/hr-resume-screener/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/hr-resume-screener"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/hr-resume-screener.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00309 | $0.02837 |
| Opus 5.5 | $0.00124 | $0.01135 |
| Sonnet 5.5 | $0.00062 | $0.00567 |
| Haiku 4.5 | $0.00031 | $0.00284 |
Grade A, and why
hr-resume-screener scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 2mo ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 194 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Resume Screener — NCS 기반 이력서 스크리닝 (의사결정 보조)
moai-recruiter | 한국 채용 워크플로우. AI는 채점만, 결정은 사람.
⚠️ 필수 안전 원칙 (HARD)
- 자동 거절 절대 불가: 본 스킬은 점수와 근거를 제공할 뿐 "거절/합격" 라벨을 출력하지 않습니다
- 인간 검토 필수: 모든 출력 상단에 "본 평가는 의사결정 보조용. 최종 결정은 인간 검토자가 수행" 헤더 자동 삽입
- 보호 계층 마스킹: 사진·생년월일·출신지·가족관계·신체정보·종교·정치성향 자동 가림
- 4년 로그 보관: 입력 해시·평가 시각·사용 직무기술서 ID 자동 기록 → 사용자가 별도 저장
- 편향 키워드 검사: "젊은 인재", "남직원만", "결혼 예정 여부" 같은 차별 표현 입력 시 경고
위반 사례 (참고): iTutorGroup $365K 합의 — 연령 기반 자동 거절로 ADEA 위반.
개요
채용절차법(2014, 30인 이상 사업장 적용)·NCS 분류체계·EEOC Title VII·NYC Local Law 144 등 한국·글로벌 규제를 동시 준수하도록 설계된 이력서 평가 스킬입니다. AI는 NCS 능력단위별 적합도 점수와 인용 근거를 제공하고, 채용 책임자가 이를 의사결정 자료로 활용합니다.
트리거 키워드
이력서 검토 지원자 평가 서류 스크리닝 이력서 분석 NCS 직무적합도 채용 서류 검토 이력서 점수
워크플로우
1단계: 입력 수집
- 직무기술서 (필수): NCS 분류체계 기반 권장 (없으면
moai-recruiter:hr-employment로 직무기술서를 먼저 작성하도록 안내) - 이력서 (필수): 텍스트/PDF
- 자기소개서 (선택)
- 평가 가중치 (선택): 능력단위별 가중치 0-3 범위
2단계: 보호 계층 자동 마스킹 (필수, 사용자 비활성화 불가)
다음 정보는 평가 전 자동으로 가립니다:
| 카테고리 | 마스킹 방식 |
|---|---|
| 사진 | 무시 (이미지 파싱 안 함) |
| 생년월일 / 나이 | 졸업연도→학력만 표시 |
| 출신지 / 본적 | 광역시·도까지만 표시 |
| 가족관계 | 전체 마스킹 |
| 신체정보 (키·체중) | 전체 마스킹 |
| 종교 / 정치 성향 | 전체 마스킹 |
| 결혼 여부 / 자녀 | 전체 마스킹 |
| 사진·이름이 노출된 SNS | URL만 표시, 본인 사진 무시 |
3단계: NCS 능력단위별 점수 산정
NCS 분류체계에서 해당 직무의 능력단위(Unit of Competence) 추출 후 각각에 0-3점 부여:
| 점수 | 의미 |
|---|---|
| 0 | 관련 경험·학습 근거 없음 |
| 1 | 간접 경험 또는 입문 학습만 확인 |
| 2 | 직접 경험 또는 중급 학습 확인 |
| 3 | 충분한 직접 경험 + 정량 성과 확인 |
각 점수는 이력서 인용(직접 텍스트 발췌)과 함께 제시. 인용 없는 점수는 invalid.
4단계: 강점·약점·확인 필요 사항 요약
- 강점 3개: 점수 2-3점 능력단위에서 추출
- 약점 3개: 점수 0-1점 능력단위 + 직무 핵심 부적합 영역
- 추가 확인 필요 사항 3개: 면접에서 확인할 질문 후보
5단계: 의사결정 보조 정보
다음을 출력 (라벨·자동 권고 금지):
- NCS 능력단위 매칭률 (%)
- 직무 핵심 역량 부합도 (정성)
- 후속 면접 우선 질문 후보 5개
금지: "Strong Match", "권고: 면접", "부적합", "거절 권고" 같은 라벨 절대 출력 금지.
6단계: 감사 트레일 자동 기록
출력 마지막에 감사 정보 추가:
## 감사 정보 (4년 보관 권장)
- 평가 시각: 2026-05-01T12:00:00+09:00
- 입력 이력서 SHA256: <hash>
- 사용 직무기술서 ID: JD-2026-001
- 마스킹 처리 항목: 사진, 생년월일, 가족관계, 결혼 여부
- AI 모델: claude-opus-4-7
- 사용자: <orchestrator user>
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 2mo ago First seen · 194 lines · 309 tokens per session scan A 6f28c38aba22
hr-resume-screener is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (315 stars, last pushed 28d ago), licensed Apache-2.0. It adds 309 tokens to every session and 2,837 once invoked, about $0.0012 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-03.
hr-resume-screener compared with skills from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| hr-resume-screenermodu-ai/moai-cowork | Skill | 315 | 28d ago | Apache-2.0 | A | 309 | Claude Code |
| penalista-attiSynthos-Logic/penalista-italia | Skill | 1 | 14d ago | MIT | A | 235 | Claude Code |
| penalista-cautelareSynthos-Logic/penalista-italia | Skill | 1 | 14d ago | MIT | A | 196 | Claude Code |
| penalista-giurisprudenzaSynthos-Logic/penalista-italia | Skill | 1 | 14d ago | MIT | A | 214 | Claude Code |
| penalista-esecuzioneSynthos-Logic/penalista-italia | Skill | 1 | 14d ago | MIT | A | 223 | Claude Code |
| penalista-scadenzeSynthos-Logic/penalista-italia | Skill | 1 | 14d ago | MIT | A | 194 | Claude Code |
| penalista-archivioSynthos-Logic/penalista-italia | Skill | 1 | 14d ago | MIT | A | 228 | Claude Code |