AC draftmachine
Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет отправить партию персонализированных писем, выполнить слияние почты или составить исходящие письма для нескольких получателей с помощью Gmail. DraftMachine — это инструмент командной строки, который создает черновики Gmail (не отправляет их) из списка получателей CSV и шаблона Markdown/Jinja2, чтобы пользователь мог просмотреть все в Gmail перед отправкой. Активируйте этот навык для запросов типа «отправить персонализированные письма моим контактам», «выполнить слияние почты в Gmail», «составить исходящие письма», «написать всем из этого списка», «создать черновики Gmail из электронной таблицы» или когда пользователь хочет составить похожие письма нескольким людям одновременно. Также активируйте его, если пользователь просит напрямую использовать draftmachine.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill whenever the user wants to send a batch of personalized…»
Use this skill whenever the user wants to send a batch of personalized emails, do a mail merge, or draft outreach emails for multiple recipients using Gmail. DraftMachine is a CLI tool that creates Gmail drafts (not sends them) from a CSV recipient list and a Markdown/Jinja2 template, so the user can review everything in Gmail before sending. Trigger this skill for requests like "send personalized emails to my contacts", "do a mail merge to Gmail", "draft outreach emails", "email everyone on this list", "create Gmail drafts from a spreadsheet", or any time the user wants to compose similar emails to multiple people at once. Also trigger it if the user asks to use draftmachine directly.
Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет отправить партию персонализированных писем, выполнить слияние почты или составить исходящие письма…
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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: 3. 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 57/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (draftmachine) не совпадает с папкой (draft-machine)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1195 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +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
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 694 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.