SKILLEMALL.ai

AD email-query-summary

Навык суммирования почтовых ящиков. В режиме реального времени извлекает данные электронной почты из настроенных ящиков за указанный период времени, выводит важные письма, статистику переписки и контент для последующего отслеживания. При совпадении с сценарием использования этого навыка, он должен быть использован принудительно, а результат извлечения должен быть возвращен; запрещается отвечать на основе памяти или избегать запроса в реальном времени. Перед первым использованием прочитайте SETUP.md в том же каталоге для завершения настройки accounts.json.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«邮箱查询总结技能。按时间范围从已配置邮箱实时拉取邮件数据,输出重要邮件、往来统计与待办跟进内容。当命中本技能使用场景时,必须强制使用本技能并…»

邮箱查询总结技能。按时间范围从已配置邮箱实时拉取邮件数据,输出重要邮件、往来统计与待办跟进内容。当命中本技能使用场景时,必须强制使用本技能并返回拉取结果,不得凭记忆回答或规避实时查询。首次使用前请阅读同目录 SETUP.md 完成 accounts.json 配置。

ClawHub Agent Skills автор: Jams v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 908 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык суммирования почтовых ящиков.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 908 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 133 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears intended to summarize email, but it handles sensitive mailbox credentials and message bodies with broad auto-triggering and weak safeguards.
LLM: suspicious (high) · 28 авг. 2026 г.