AC ride-receipts-gateway-llm
Создает локальную базу данных SQLite с историей поездок из электронных писем с квитанциями о поездках в Gmail, используя gog для получения и OpenClaw Gateway /v1/responses для извлечения. Используйте, когда вам нужен переносимый конвейер на базе Gateway, который получает квитанции такси в emails.json, обрабатывает каждое письмо с помощью LLM на базе Gateway, записывает rides.json и вставляет результаты в SQLite.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a local SQLite ride-history database from Gmail ride receipt ema…»
Build a local SQLite ride-history database from Gmail ride receipt emails using gog for fetch and OpenClaw Gateway /v1/responses for extraction. Use when you want a portable Gateway-based pipeline that fetches taxi receipts into emails.json, iterates through each email with the Gateway-backed LLM, writes rides.json, and inserts the results into SQLite.
Создает локальную базу данных SQLite с историей поездок из электронных писем с квитанциями о поездках в Gmail, используя gog для получения и OpenClaw Gateway…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
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: 10. 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ride-receipts-gateway-llm) не совпадает с папкой (ride-insights-test)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 64
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2086 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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
- +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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 354 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.