AC igpt-email-search
Безопасный семантический поиск по электронной почте с изоляцией для каждого пользователя через API iGPT. Гибридный семантический поиск + поиск по ключевым словам по всей истории почтового ящика пользователя Gmail, Outlook или IMAP — без доступа к оболочке, без доступа к файловой системе, только с доступом по ключу API. Возвращает релевантные сообщения и цепочки, ранжированные по смыслу, а не только по совпадению ключевых слов. Используйте, когда пользователю нужно найти конкретные электронные письма, цепочки или разговоры по теме, участнику, диапазону дат или содержанию. Только поиск — для рассуждений, сводок или структурированного извлечения используйте сопутствующий навык igpt-email-ask.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Secure, per-user-isolated semantic email search via the iGPT API. Hybr…»
Secure, per-user-isolated semantic email search via the iGPT API. Hybrid semantic + keyword retrieval across a user's full Gmail, Outlook, or IMAP inbox history — no shell access, no filesystem access, API-key scoped only. Returns relevant messages and threads ranked by meaning, not just keyword overlap. Use when the user needs to find specific emails, threads, or conversations by topic, participant, date range, or content. Retrieval only — for reasoning, summaries, or structured extraction, use the companion skill igpt-email-ask.
Безопасный семантический поиск по электронной почте с изоляцией для каждого пользователя через API iGPT.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2059 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 536 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.