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Stellen-Radar

by ai.stellen-radar
OverviewDiscussionsAdmin

Passende Stellen zählen

stellen_finden
Read-onlyIdempotent

Zählt die passenden Stellen im Stellen-Radar zu strukturierten Eckdaten einer Person (kein Lebenslauf-Text): gesamt und je Kanal wie in marktlage, davon gut passend und neu in 7 Tagen, angemeldet dazu die fünf besten Treffer als Karte; die Summe der drei Personaldienstleister-Kanäle steht in je_kanal_summen.personaldienstleister. Mit Ort und Umkreis enthält die Antwort auch die Zahl bundesweit für dieselbe Suche (vergleich_bundesweit; fehlt, wenn die Zählung zu lange dauert). Für eine Region umkreis_km mitgeben (z. B. 50); ohne umkreis_km sucht stellen_finden bundesweit, auch wenn ein Ort genannt ist.

Nutze dies für passende Stellen zu Position und Region einer Person, auch als Marktfrage. Für mehr Treffer zu denselben Eckdaten nimm beste_treffer_zeigen, für ein gespeichertes Profil treffer_abrufen, für den Gesamtmarkt ohne Titel und Ort marktlage. Speichert nichts; hat das Konto noch kein Profil, enthält die Antwort profil_anlegen_mit.

    Je Treffer zusätzlich punktzahl (wie im Stellen-Radar, Legende in punktzahl_legende) und, zu einem gespeicherten Profil, gemerkt und beworben.

    Ob eine Änderung an Ebene, Zielposition, Branche oder Umkreis mehr oder besser passende Stellen bringt, ist erst nach einer Messung bekannt: aenderung_durchrechnen bei einem gespeicherten Profil, sonst stellen_finden mit den geänderten Eckdaten; die Antwort nennt dann die gemessene Zahl.

Input Schema

NameRequiredDescriptionDefault
ortNoWohnort (Stadt), falls keine PLZ bekannt ist, z. B. 'Frankfurt am Main'.
plzNoFünfstellige deutsche Postleitzahl des Wohnorts, keine Adresse, z. B. '60311'.
branchenNoOberbranchen aus der festen Liste; eine Oberbranche umfasst ihre Unterbranchen. Leer heißt offen; eine enge Wahl wertet Stellen anderer Branchen ab.
funktionenNoFachliche Funktionen aus der festen Liste. Die Funktion zählt beim Abgleich stärker als die Branche; ohne sie erreicht kaum eine Stelle 'gut passend'. Bei einer neuen Suche die Funktion setzen, die die Zielposition nennt (z. B. 'Director Operations': Operations). In einem bestehenden Profil verengt der erste Eintrag; die Wirkung zeigt aenderung_durchrechnen.
hierarchieNoEbenen aus der festen Liste. Filtert hart: Stellen anderer Ebenen erscheinen nicht. Nur Ebenen, die die Person wirklich annehmen würde.
umkreis_kmNoUmkreis um den Wohnort in km, 0 heißt bundesweit. Ein Umkreis ist nur ein Angebot.
kompetenzenNoFachliche Kompetenzen als Stichworte, z. B. ['SAP S/4HANA', 'Lieferantenmanagement'].
zielpositionenYesGesuchte Positionen in Ausschreibungsform, kurz und gängig, mehrere Varianten, auch englisch und in beiden Geschlechterformen, z. B. 'Werksleiter', 'Plant Manager', ohne Zusatz wie '(m/w/d)'. Der Titel zählt beim Abgleich am stärksten.
stellen_anzeigenNoNur Stellen, die seit höchstens 1, 3 oder 6 Monaten online sind (früheres Datum aus Veröffentlichung und erstem Fund). Nur setzen, wenn der Nutzer ausdrücklich nur neuere Stellen sehen will; sonst 'alle' lassen. Ältere als 6 Monate zeigt das Radar ohnehin nicht.alle

Output Schema

NameRequiredDescriptionDefault

No arguments

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

  1. Changed1 schema field changed
    • changedInput schema / properties / zielpositionen / description
      Previous value: -"Gesuchte Positionen in Ausschreibungsform, kurz und gängig, mehrere Varianten, auch englisch und in beiden Geschlechterformen, z. B. 'Werksleiter (m/w/d)', 'Plant Manager'. Der Titel zählt beim Abgleich am stärksten."New value: +"Gesuchte Positionen in Ausschreibungsform, kurz und gängig, mehrere Varianten, auch englisch und in beiden Geschlechterformen, z. B. 'Werksleiter', 'Plant Manager', ohne Zusatz wie '(m/w/d)'. Der Titel zählt beim Abgleich am stärksten."
  2. Changed2 schema fields changed
    • changedInput schema / properties / plz / anyOf
      Previous value: -[
-  {
-    "pattern": "^\\d{4,5}$",
-    "type": "string"
-  },
-  {
-    "type": "null"
-  }
-]New value: +[
+  {
+    "pattern": "^\\d{5}$",
+    "type": "string"
+  },
+  {
+    "type": "null"
+  }
+]
    • changedInput schema / properties / plz / description
      Previous value: -"Postleitzahl des Wohnorts, keine Adresse, z. B. '60311'."New value: +"Fünfstellige deutsche Postleitzahl des Wohnorts, keine Adresse, z. B. '60311'."
  3. Changed3 schema fields changed
    • changedInput schema / properties / kompetenzen / description
      Previous value: -"Fachliche Kompetenzen als Stichworte."New value: +"Fachliche Kompetenzen als Stichworte, z. B. ['SAP S/4HANA', 'Lieferantenmanagement']."
    • changedInput schema / properties / ort / description
      Previous value: -"Wohnort (Stadt), falls keine PLZ bekannt ist."New value: +"Wohnort (Stadt), falls keine PLZ bekannt ist, z. B. 'Frankfurt am Main'."
    • changedInput schema / properties / plz / description
      Previous value: -"Postleitzahl des Wohnorts, keine Adresse."New value: +"Postleitzahl des Wohnorts, keine Adresse, z. B. '60311'."
  4. First observed

TDQS

A4.8/5.0
Behavior5/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Annotations already declare readOnly/idempotent/non-destructive, but the description adds substantial non-schema behavior: it stores nothing, the response includes profil_anlegen_mit when no profile exists, vergleich_bundesweit is omitted when counting takes too long (a latency-dependent shape), and each hit carries punktzahl plus gemerkt/beworben for saved profiles. These are operational traits an agent cannot derive from annotations or the output schema alone.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Purpose, scope constraint, sibling routing and output shape are front-loaded in the first two paragraphs, and nearly every clause carries information. It is longer than ideal: the dangling fragment 'Je Treffer zusätzlich punktzahl … gemerkt und beworben' interrupts the flow, and the closing measurement paragraph re-states routing already implied earlier.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a 9-parameter read tool with an output schema, the description covers the remaining unknowns: the umkreis_km default behavior, the missing-bundesweit-value case, the no-profile fallback in the response, and where the personnel-service aggregate lives. Nothing an agent needs to call this correctly or interpret the result is missing.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 100%, so the baseline is 3; the description still earns above that by clarifying the decisive edge case that 'ohne umkreis_km sucht stellen_finden bundesweit, auch wenn ein Ort genannt ist' — resolving the interaction between ort and umkreis_km that the per-field schema text leaves ambiguous. It also names the aggregate output path je_kanal_summen.personaldienstleister, which is parameter-adjacent result semantics.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The opening sentence gives a specific verb and resource ('Zählt die passenden Stellen im Stellen-Radar zu strukturierten Eckdaten einer Person') and immediately disambiguates against siblings by naming marktlage, beste_treffer_zeigen, treffer_abrufen and marktlage's no-title/no-location scope. It also states what the result contains (gesamt, je Kanal, gut passend, neu in 7 Tagen, fünf beste Treffer), so an agent knows exactly what class of operation this is.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Explicit routing: 'Für mehr Treffer zu denselben Eckdaten nimm beste_treffer_zeigen, für ein gespeichertes Profil treffer_abrufen, für den Gesamtmarkt ohne Titel und Ort marktlage', plus the measurement path via aenderung_durchrechnen for stored profiles versus re-calling stellen_finden for ad-hoc criteria. Each alternative is paired with the condition that selects it, leaving nothing to inference.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

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