SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC google-workspace-byok

Интеграция Google Calendar и Gmail с использованием учетных данных вашего собственного проекта GCP (BYoK — Bring Your Own Key). Прямая аутентификация OAuth2 против вашего собственного проекта Google Cloud. Чтение календарей, событий и электронной почты из нескольких учетных записей Google. Используйте этот навык, когда пользователи хотят проверить свой календарь, прочитать электронные письма или управлять расписаниями. Поддерживает: перечисление/чтение писем, поисковые запросы Gmail, загрузку вложений, извлечение текста из вложений PDF, перечисление календарей, перечисление/получение событий, проверку статуса занятости и управление несколькими учетными записями Google.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Google Calendar and Gmail integration using your own GCP project crede…»

Google Calendar and Gmail integration using your own GCP project credentials (BYoK — Bring Your Own Key). Direct OAuth2 auth against your own Google Cloud project. Read calendars, events, and emails across multiple Google accounts. Use this skill when users want to check their calendar, read emails, or manage schedules. Supports: listing/reading emails, Gmail search queries, downloading attachments, extracting text from PDF attachments, listing calendars, listing/getting events, checking free/busy status, and managing multiple Google accounts.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 9 файлов тело ≈ 1 960 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Интеграция Google Calendar и Gmail с использованием учетных данных вашего собственного проекта GCP (BYoK — Bring Your Own Key).

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияGmailGoogle CloudЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:157
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…uGt+EfDy…bbu/2+lPe7MPHOO/0a0x7L/gw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:205
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…B05+bDiCxjE9QA//3Yrk…uPg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:290
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…7q9+ak9b…6z7+X768/cHsfg+WlysDWJcmthjsjQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:299
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…HyM+jmUB…wDz+E2LA…ZDQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:384
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
      детектор

    Просканировано файлов: 9. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 30, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1960 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 549 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.