BC Gmail Label Manager Skill
Этот навык автоматизирует организацию непрочитанных сообщений Gmail путем применения ярлыков, удаления ненужных ярлыков и архивирования писем на основе предопределенных шаблонов из архивированных писем.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill automates the organization of unread Gmail messages by appl…»
This skill automates the organization of unread Gmail messages by applying labels, removing unnecessary labels, and archiving emails, based on predefined patterns from archived emails.
Этот навык автоматизирует организацию непрочитанных сообщений Gmail путем применения ярлыков, удаления ненужных ярлыков и архивирования писем на основе…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.
Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Обфускация
uni-zero-widthscript.sh:905Невидимые символы нулевой ширины (возможен скрытый текст) (4 шт.)local telegram_message="<b>␀ school Parent-Teacher Conference</b>
-
низкая Утечка данных
exfil-webhook-urlscript.sh:294URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)"https://api.telegram.org/bot${TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMessage" \заглушка
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Gmail Label Manager Skill) не совпадает с папкой (gmail-label-manager)
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 7, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 386 токенов
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 184 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.