SKILLEMALL.ai

AC gmail-lead-desk-aisa-one

Gmail Lead Desk — отдельный навык для продаж/поддержки клиентов через шлюз AISA: подключение OAuth, сканирование непрочитанных лидов, суммирование цепочек, черновики ответов по шаблону (по умолчанию только черновики), архивирование с метками. Ключевые слова: Gmail Lead Desk, Gmail, lead desk, продажи, поддержка клиентов, follow-up, непрочитанные, сводка запросов, черновик ответа, архив, OAuth, AISA, подключенный аккаунт, thread_id. Используйте, когда пользователю требуется предметно-ориентированная автоматизация или руководство в рамках этого рабочего процесса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Gmail Lead Desk — standalone sales/CS Gmail skill via the AISA gateway…»

Gmail Lead Desk — standalone sales/CS Gmail skill via the AISA gateway: OAuth connect, scan unread leads, summarize threads, draft template replies (default draft-only), archive with labels. Keywords: Gmail Lead Desk, Gmail, lead desk, sales, customer support, follow-up, unread, inquiry summary, draft reply, archive, OAuth, AISA, connected account, thread_id. Use when: the user needs this workflow's domain-specific automation or guidance.

ClawHub Agent Skills автор: AIsa v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 485 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Gmail Lead Desk — отдельный навык для продаж/поддержки клиентов через шлюз AISA: подключение OAuth, сканирование непрочитанных лидов, суммирование цепочек…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураGmailТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1485 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a Gmail workflow skill that clearly discloses email access through AISA and mostly limits risky actions with user confirmation.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 июл. 2026 г.