SKILLEMALL.ai

AF email-drafting

Составляет черновики ответов по электронной почте с подбором тона, правильной организацией переписки и форматированием, которое корректно отображается в почтовых клиентах. Используйте, когда пользователь говорит «написать ответ», «ответить на это письмо», «написать письмо», «составить ответ», «ответ по почте», «подобрать тон», «деловое письмо», «письмо о последующих действиях» или «благодарственное письмо». Охватывает калибровку голоса, особенности форматирования и шаблон безопасности «сначала черновик».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Draft email replies with tone matching, proper threading, and formatti…»

Draft email replies with tone matching, proper threading, and formatting that survives email clients. Use when user says "draft a reply," "respond to this email," "write an email," "compose a response," "email reply," "tone match," "professional email," "follow-up email," or "thank you email." Covers voice calibration, formatting gotchas, and the draft-first safety pattern.

ClawHub Agent Skills автор: Steven Obiajulu v0.1.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 585 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Составляет черновики ответов по электронной почте с подбором тона, правильной организацией переписки и форматированием, которое корректно отображается в…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (email-drafting) не совпадает с папкой (email-response-drafting)
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
  • 85Шаги. Шагов: 22, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1585 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 376 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill bundle is coherent for ClawHub and Convex development workflows, with sensitive actions disclosed and gated by user direction.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.