SKILLEMALL.ai

AD bingo-email

Унифицированный навык управления электронной почтой для чтения, отправки, ответа, пересылки писем, а также управления черновиками и папками. Используйте этот навык, когда пользователь упоминает «читать почту», «отправить письмо», «ответить», «черновики», «непрочитанные письма», «входящие», «почта» или любые другие действия, связанные с электронной почтой. Заменяет himalaya CLI, полностью использует скрипты Python для управления любыми почтовыми ящиками IMAP/SMTP (Tencent Enterprise Mail, QQ Mail, 126/163 NetEase Mail, Gmail, Outlook и т. д.). Подходит для сценариев сортировки и организации почты, пакетной обработки, генерации черновиков автоматических ответов. Поддерживает требования IMAP ID (RFC 2971) для почтовых ящиков 126/163.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«统一邮件管理技能,用于读取、发送、回复、转发邮件,以及管理草稿箱和文件夹。 当用户提到"读邮件"、"发邮件"、"回复"、"草稿箱"、"未读邮…»

统一邮件管理技能,用于读取、发送、回复、转发邮件,以及管理草稿箱和文件夹。 当用户提到"读邮件"、"发邮件"、"回复"、"草稿箱"、"未读邮件"、"收件箱"、 "邮箱"等任何与电子邮件相关的操作时,使用此技能。替代 himalaya CLI, 全部使用 Python 脚本操作任意 IMAP/SMTP 邮箱(腾讯企业邮箱、QQ邮箱、 126/163 网易邮箱、Gmail、Outlook 等)。 适用于邮件分类整理、批量处理、自动回复草稿生成等场景。 支持 126/163 邮箱的 IMAP ID (RFC 2971) 要求。

ClawHub Agent Skills автор: soulcoolzzz v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 214 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Унифицированный навык управления электронной почтой для чтения, отправки, ответа, пересылки писем, а также управления черновиками и папками.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGmailOutlookРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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: 4. 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 45/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2214 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 263 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real email-management skill, but it needs Review because it can send, forward, and permanently delete mailbox data with limited confirmation safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.