SKILLEMALL.ai

AC zmail

Локальная электронная почта для агентов: синхронизация IMAP с maildir + SQLite (FTS5); поиск, чтение, ветки, кто, вложения через CLI. Требуется Node 20+, npm install (`npm install -g @cirne/zmail` или `npx @cirne/zmail`), нативный better-sqlite3 (пересобирается при первом запуске при несовпадении ABI Node) и учетные данные IMAP. Ключ OpenAI API требуется для `zmail setup` / мастера, `zmail ask` и `zmail inbox` — эти функции могут отправлять текст из электронной почты в OpenAI. Необязательный `who --enrich` может вызывать сторонние API поиска. Источник: github.com/cirne/zmail.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local-first email for agents: IMAP sync to maildir + SQLite (FTS5); CL…»

Local-first email for agents: IMAP sync to maildir + SQLite (FTS5); CLI search, read, thread, who, attachments. Requires Node 20+, npm install (`npm install -g @cirne/zmail` or `npx @cirne/zmail`), native better-sqlite3 (rebuilt on first run if Node ABI mismatch), and IMAP credentials. OpenAI API key required for `zmail setup` / wizard, `zmail ask`, and `zmail inbox`—those features can send email-derived text to OpenAI. Optional `who --enrich` may call third-party search APIs. Source: github.com/cirne/zmail.

ClawHub Agent Skills автор: Lew Cirne v0.1.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 683 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Локальная электронная почта для агентов: синхронизация IMAP с maildir + SQLite (FTS5); поиск, чтение, ветки, кто, вложения через CLI.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3683 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 513 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill transparently helps agents sync and search a user's email, with sensitive mailbox and OpenAI access disclosed as part of that purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.