engineer-pool

Наполнение пула ИНЖЕНЕРОВ-ТЕСТЕРОВ под миссию №2 из живых issue вендорских и агентных репо (не из крипто-базы leads.db). Триггеры: «/engineer-pool», «/ep», «где брать инженеров», «пул инженеров», «ком

SKILL.md

GitHub

/engineer-pool — инженеров берём не из крипто-базы

🧒 В конце отчёта Антону — блок «Простыми словами» ([[eli5-always]]).

Закон (почему скилл существует)

25.07.2026 замер показал: в leads.db 14 тысяч контактов, но это сеть фаундеров и инвесторов крипто-контура — инженеров единицы. Вывод тогда же лёг в память [[leads-db-wrong-pool-for-engineer-testers]] с готовым рецептом: «для инженер-тестеров брать другой пул — issue-matching в вендорских cookbook-репо, r/ClaudeAI, участники @ClawEng, авторы issue в смежных агентных репо».

Два месяца рецепт лежал без вызывающего — классический §8.6 «правило без двери принято, но НЕ РАБОТАЕТ». 22.09.2026 замер повторился на свежих данных: 14 146 лидов, Anthropic = 0, OpenAI = 0, DeepMind = 0, HuggingFace = 0, Cursor = 0, LangChain = 0. Десять «инженеров» в очереди тачбейза оказались крипто-разработчиками Platinum / MicroMoney / BTCNEXT.

Решение Антона 22.09: крипто-базе писать продолжаем, это не провал — но пул миссии №2 наполняется отсюда, а не оттуда.

Граница с соседями (чтобы не плодить двойников)

Скилл Про что Вход → выход
/issue-match стучаться в ЭТОТ репозиторий или мимо репо → замер очереди, живая дверь
/consumer-hunt у НАШЕГО артефакта должен быть список адресов артефакт → адреса и каталоги
/engineer-pool у миссии №2 должен быть список ЛЮДЕЙ домен → инженеры с живой дверью

Первые два — про артефакт, этот — про человека. Пересечение одно: перед касанием кандидата очередь его репо всё равно меряет /issue-match (холодный PR в глухую очередь = шум, [[cold-pr-into-silent-queue]]).

Прогон

Шаг 0 — RECALL. python ~/.claude/scripts/engineer_pool.py report — кто уже в пуле; в память ходи за [[leads-db-wrong-pool-for-engineer-testers]] и [[engineer-acquisition-enrichment-not-scraping]].

Шаг 1 — сбор. python ~/.claude/scripts/engineer_pool.py harvest 0 LLM, работает через gh. Берёт авторов ЖИВЫХ открытых issue (обновлены за окно fresh_days) в репо из ~/.claude/engineer_pool_sources.json, отсеивает ботов, дедуплицирует между прогонами, дописывает в ~/.claude/state/engineer_pool.jsonl. ⚠️ Строку «СЛЕПЫЕ рельсы» читай буквально: gh не ответил — это «не смотрели», а не «людей нет» ([[check-all-places-not-one]]).

Шаг 2 — три рельсы, которые скрипт НЕ закрывает (руками, по рецепту 25.07):

  • участники @ClawEng — свои, самые тёплые, идут первыми;
  • r/ClaudeAI — только после прогрева, холодный заход туда сгорает;
  • авторы issue в смежных агентных репо, которых нет в списке источников — нашёл новый репозиторий, впиши его в конфиг в том же заходе, иначе следующая смена его не увидит.

Шаг 3 — касание. Не веером. Один человек = его тема = его issue. Порядок: /issue-match по его репо → ответ по существу его вопроса → артефакт, если он вправду отвечает на вопрос. Подпись обязательна ([[outbound-signature]]), отправка через общий журнал аутрича.

Шаг 4 — вердикт вслух: «в пул добавлено N · слепых рельс M · касаний сегодня K». Ноль — тоже вердикт, но с названной причиной.

Потребитель (§9.3-тер)

Названный потребитель — рутина touchbase-daily-runner: её отчёт очереди печатает машинную строку «инженеров из LLM-лабораторий в выборке: N» и при нуле указывает сюда. Оповещение стоит в её SKILL.md (шаг отчёта) и в шапке touchbase.py.

Что НЕ делаем

⛔ Не скрапим и не собираем досье — берём публичную дверь (открытый issue) и приходим по делу ([[engineer-acquisition-enrichment-not-scraping]]). ⛔ Не шлём одинаковый текст пачке: «спам ≠ громкость» (CLAUDE.md §1.5). ⛔ Не выбрасываем кандидата за то, что он нашёлся и в leads.db — совпадение редкое и ценное.

<!--kit-footer-->

Like this skill? It is one of 100 in second-brain-starter-kit: the second brain we built for ourselves and run every day at Palo Alto AI Research Lab. Install the whole set with npx skills add tonydzi/second-brain-starter-kit. Everything is open source and free, so take what you need.

Flagships worth a look on their own: secondop-panel (a second opinion from a panel of external models), claude-memory-tidy (stop your agent's memory from rotting), telegram-mcp-kit (your own Telegram over MCP in about 15 minutes).

Author: Anton Dziatkovskii, Palo Alto AI Research Lab. Telegram @tonydzi - WhatsApp +1 341 222 9178 - X @Tony_Stef_

Engineers: want to test-drive this setup? Message me. I hand out free starter seeds to engineers who test and report back, and custom skill requests are welcome.