SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD smart-email

Интеллектуальный помощник по управлению электронной почтой на базе ИИ, поддерживает получение почты через IMAP с QQ, 126, 163, Outlook, локальное архивирование, интеллектуальное определение срочных писем и автоматическую отправку пользователю по указанным каналам (Telegram/DingTalk/WeChat Work/Feishu и т. д.).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI智能邮件管理助手，支持 QQ、126、163、Outlook 多邮箱 IMAP 收取，本地归档，AI 智能判断紧急邮件，自动发送到用户指…»

AI智能邮件管理助手，支持 QQ、126、163、Outlook 多邮箱 IMAP 收取，本地归档，AI 智能判断紧急邮件，自动发送到用户指定渠道（Telegram/钉钉/企业微信/飞书等）。

ClawHub Agent Skills автор: bubu lamb v2.5.2 MIT-0 22 файла тело ≈ 1 095 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный помощник по управлению электронной почтой на базе ИИ, поддерживает получение почты через IMAP с QQ, 126, 163, Outlook, локальное…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураTelegramOutlookИнфраструктуратип 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
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
86
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key src/smart_email/__main__.py:167
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key src/smart_email/analyzer_factory.py:152
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • низкая Утечка данных read-dotenv README_EN.md:78
    Чтение файла .env
    [ -f ~/.openclaw/.env ] || cp .env.example ~/.openclaw/.env
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:76
    Чтение файла .env
    [ -f ~/.openclaw/.env ] || cp .env.example ~/.openclaw/.env
  • низкая Утечка данных read-dotenv references/INSTALL.md:25
    Чтение файла .env
    [ -f ~/.openclaw/.env ] || cp .env.example ~/.openclaw/.env
  • низкая Утечка данных read-dotenv references/USER_GUIDE.md:38
    Чтение файла .env
    cp .env.example ~/.openclaw/.env

Просканировано файлов: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (smart-email) не совпадает с папкой (smart-email-assistant)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1095 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 96: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent email automation skill, but it should be installed only by users comfortable giving it mailbox access and allowing configured AI and notification services to process email content.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.