SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC gws

Google Workspace CLI. Используйте, когда пользователь упоминает Gmail, Google Drive, Календарь, Таблицы, Документы, Задачи, Контакты, Презентации, Формы, Meet, Класс, отправку электронной почты, проверку почты, управление файлами, чтение/запись таблиц, просмотр расписаний, отчеты о стендапах или любую операцию в Google Workspace — даже если они не говорят явно "gws".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Google Workspace CLI. Use when the user mentions Gmail, Google Drive,…»

Google Workspace CLI. Use when the user mentions Gmail, Google Drive, Calendar, Sheets, Docs, Tasks, People, Slides, Forms, Meet, Classroom, sending email, checking inbox, managing files, reading/writing spreadsheets, viewing schedules, standup reports, or any Google Workspace operation — even if they don't explicitly say 'gws'.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 4 732 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Google Workspace CLI.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ИнтеграцияGmailGoogle DriveGoogle CloudДанные и аналитикаЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gws) не совпадает с папкой (gws-google-workspace)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4732 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 330 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 45 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (37 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.