AC notion-coworker
Автономный ИИ-коллега для Notion, который отслеживает Gmail на предмет упоминаний в комментариях Notion (от notify@mail.notion.so), читает комментарий, чтобы понять суть запроса, ищет ответ, используя память, историю переписки, рабочее пространство Notion и, при необходимости, веб, а затем отвечает непосредственно в ветке обсуждения Notion. Все собранные результаты исследования документируются как подстраница. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь говорит что-то вроде "проверь мои упоминания в Notion", "обработай мои комментарии в Notion", "обработай уведомления Notion", "действуй как мой коллега в Notion", "отвечай на упоминания", "проверь почту уведомлений" или любой вариант запроса к агенту на автономное чтение и ответ на ветки комментариев Notion. Также активируйте, когда пользователь вставляет URL страницы Notion и просит вас "ответить на комментарий", "обработать обсуждение" или "проверить, что меня спросили". Даже если пользователь просто говорит "проверь мои упоминания" или "есть новые комментарии?" без упоминания "Notion", активируйте этот навык, если пользователь использовал его ранее.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«An autonomous Notion coworker agent that monitors Gmail for Notion com…»
An autonomous Notion coworker agent that monitors Gmail for Notion comment mentions (from notify@mail.notion.so), reads the comment to understand what's being asked, researches an answer using memory, conversation history, the Notion workspace, and optionally the web, then replies directly in the Notion discussion thread. All research gathered is documented as a subpage. Use this skill whenever the user says things like "check my Notion mentions", "handle my Notion comments", "process Notion notifications", "act as my Notion coworker", "respond to mentions", "check notify emails", or any variation of wanting an agent to autonomously read and respond to Notion comment threads. Also trigger when the user pastes a Notion page URL and asks you to "reply to the comment", "handle the discussion", or "check what they asked me". Even if the user just says "check my mentions" or "any new comments?" without saying "Notion", trigger this skill if the user has used it before.
Автономный ИИ-коллега для Notion, который отслеживает Gmail на предмет упоминаний в комментариях Notion (от notify@mail.notion.so), читает комментарий, чтобы…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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: 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 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 28
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1993 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)
- +3Длина description 978: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.