AB igpt-email-ask
Безопасный, изолированный для каждого пользователя анализ и обработка электронной почты через API iGPT Context Engine. Суммирует цепочки писем, извлекает задачи и решения, определяет тональность и анализирует несколько разговоров — без доступа к оболочке, без доступа к файловой системе, только в пределах области действия ключа API. Поддерживает структурированный вывод JSON с проверкой схемы и потоковой передачей (SSE). Используйте, когда пользователю нужен анализ, сводки, извлечение структурированных данных или ответы, требующие понимания контекста электронной почты. Для поиска/извлечения используйте сопутствующий навык igpt-email-search.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Secure, per-user-isolated email reasoning and analysis via the iGPT Co…»
Secure, per-user-isolated email reasoning and analysis via the iGPT Context Engine API. Summarizes threads, extracts tasks and decisions, detects sentiment, and reasons across multiple conversations -- no shell access, no filesystem access, API-key scoped only. Supports structured JSON output with schema validation and streaming (SSE). Use when the user needs analysis, summaries, structured data extraction, or answers that require understanding email context. For retrieval/lookup only, use the companion skill igpt-email-search.
Безопасный, изолированный для каждого пользователя анализ и обработка электронной почты через API iGPT Context Engine.
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2357 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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 533 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.