SKILLEMALL.ai

CC inbox-automations

Правила автоматизации почтового ящика на естественном языке (manage-email-rules, trigger-automations) и собственные фильтры Gmail (manage-gmail-filters), включая различия между ними. Используйте, когда пользователь просит автоматически маркировать, архивировать, помечать звездочкой или иным образом обрабатывать входящую почту автоматически, или создавать/заменять/удалять фильтр Gmail.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Natural-language inbox automation rules (manage-email-rules, trigger-a…»

Natural-language inbox automation rules (manage-email-rules, trigger-automations) and provider-native Gmail filters (manage-gmail-filters), including how the two differ. Use when the user asks to auto-label, auto-archive, auto-star, or otherwise handle incoming mail automatically, or to create/replace/delete a Gmail filter.

BuilderIO/agent-native Agent Skills автор: BuilderIO 1 файл тело ≈ 1 240 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Правила автоматизации почтового ящика на естественном языке (manage-email-rules, trigger-automations) и собственные фильтры Gmail (manage-gmail-filters)…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторGmailДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 20): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1240 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 325 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.