SKILLEMALL.ai

AC openclaw-email-orientation

Объясняет, как работают электронная почта и Google Календарь для агентов OpenClaw, включая различие между электронной почтой агента и электронной почтой владельца, как используются gog и навык Google Workspace, где находятся связанные учетные данные/конфигурация, и как устранять распространенные проблемы с настройкой или доступом. Используйте, когда кто-то спрашивает, как агент OpenClaw получает доступ к Gmail/Google Workspace/Календарю, где хранятся учетные данные, как использовать почтовый ящик агента, как предоставить агенту доступ на запись к календарю владельца или как направить другого агента/пользователя через модель настройки электронной почты или календаря.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Explain how email and Google Calendar work for OpenClaw agents, includ…»

Explain how email and Google Calendar work for OpenClaw agents, including the distinction between agent email and owner email, how gog and the Google Workspace skill are used, where related credentials/config live, and how to troubleshoot common setup or access issues. Use when someone asks how an OpenClaw agent accesses Gmail/Google Workspace/Calendar, where credentials are stored, how to use the agent inbox, how to give the agent write access to the owner's calendar, or how to guide another agent/user through the email or calendar setup model.

ClawHub Agent Skills автор: Netanel Abergel v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 167 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Объясняет, как работают электронная почта и Google Календарь для агентов OpenClaw, включая различие между электронной почтой агента и электронной почтой…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторGmailИИ и агентыЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1167 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 551 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only guide for Google Workspace setup, with account-changing examples that are disclosed and aligned with its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.