SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF send-email

Отправляет электронные письма через SMTP с поддержкой форматирования HTML, вложений файлов и шаблонов электронной почты. Используйте, когда пользователи просят: (1) Отправить электронное письмо, (2) Написать кому-то по электронной почте, (3) Отправить уведомление, (4) Использовать шаблоны электронной почты или (5) Отправить файлы по электронной почте.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Send emails via SMTP with support for HTML formatting, file attachment…»

Send emails via SMTP with support for HTML formatting, file attachments, and email templates. Use when users ask to: (1) Send an email, (2) Email someone, (3) Send a notification, (4) Use email templates, or (5) Send files via email.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 6 файлов тело ≈ 3 633 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Отправляет электронные письма через SMTP с поддержкой форматирования HTML, вложений файлов и шаблонов электронной почты.

Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

ШаблонGmailOutlookРазработкаДанные и аналитикаИИ и агентытип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
44/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 32, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (send-email) не совпадает с папкой (send-email-2)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Шаги. Шагов: 83
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3633 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.