AC smart-email-agent
Универсальный агент Gmail для OpenClaw. Объединяет email-reader, email-organizer, email-analyzer, email-responder, email-scheduler и email-reporter в один навык с интеграцией token-optimizer и движком самообучения. Используйте этот навык для ВСЕГО, что связано с электронной почтой: проверка входящих, поиск сообщений, организация меток, классификация/приоритизация, составление ответов, планирование автоматизации, генерация отчетов или анализ затрат. Срабатывает по запросам: correo, email, inbox, bandeja, spam, draft, borrador, responder, organizar, etiquetar, archivar, informe, estadísticas, notificame, automatiza, revisar mensajes, prioriza, cuanto cuesta, presupuesto, mejora el agente. Требуется: CLI gog (основной) или скрипты Python для Gmail API (резервный).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«All-in-one Gmail agent for OpenClaw. Fuses email-reader, email-organiz…»
All-in-one Gmail agent for OpenClaw. Fuses email-reader, email-organizer, email-analyzer, email-responder, email-scheduler, and email-reporter into a single skill with token-optimizer integration and a self-improvement engine. Use this skill for ANYTHING email-related: checking inbox, searching messages, organizing labels, classifying/prioritizing, drafting replies, scheduling automation, generating reports, or reviewing costs. Triggers on: correo, email, inbox, bandeja, spam, draft, borrador, responder, organizar, etiquetar, archivar, informe, estadísticas, notificame, automatiza, revisar mensajes, prioriza, cuanto cuesta, presupuesto, mejora el agente. Requires: gog CLI (primary) or Gmail API Python scripts (fallback).
Универсальный агент Gmail для OpenClaw.
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (smart-email-agent) не совпадает с папкой (emailagy)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4258 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 16
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 730 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 44 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (29 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.