SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DD google-gmail

Чтение, поиск, сортировка, маркировка, архивирование и отправка почты Gmail / цепочек / меток / вложений через REST API Gmail v1. Используйте, когда пользователь упоминает Gmail, "мой почтовый ящик", непрочитанную почту, недавние письма от кого-то, обобщение цепочки, скачивание вложения, поиск почты по метке/запросу, архивирование или маркировку цепочки, или создание черновика и отправку ответа/нового сообщения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read, search, triage, label, archive and send Gmail mail / threads / l…»

Read, search, triage, label, archive and send Gmail mail / threads / labels / attachments via the Gmail v1 REST API. Use when the user mentions Gmail, "my inbox", unread mail, recent emails from someone, summarising a thread, downloading an attachment, finding mail by label / query, archiving or labelling a thread, or drafting and sending a reply / new message.

AceDataCloud/Skills Agent Skills автор: AceDataCloud 1 файл тело ≈ 4 210 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 ч назад

Чтение, поиск, сортировка, маркировка, архивирование и отправка почты Gmail / цепочек / меток / вложений через REST API Gmail v1.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

ИнтеграцияGmailМаркетингРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
D
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:123
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -sS -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_GMAIL_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:131
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -sS -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_GMAIL_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:154
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      IDS=$(curl -sS -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_GMAIL_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:163
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -sS -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_GMAIL_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:177
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      RESP=$(curl -sS -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_GMAIL_TOKEN" \

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "connections"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "allowed_tools"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4210 токенов
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 363 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +4Есть примеры (21 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.