SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC zoho-mail

Читайте, ищите, отправляйте и управляйте Zoho Mail из терминала. Вывод в формате JSON для скриптов и агентов. Требуется бинарный файл 'zoho' (установить через brew/uv/pipx), одноразовая настройка OAuth (zoho config init; zoho login) и локальное хранение учетных данных (конфигурационный файл и хранилище ключей ОС). Необязательные переменные окружения ZOHO_ACCOUNT, ZOHO_CONFIG, ZOHO_TOKEN_PASSWORD. Сторонние сервисы не требуются.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read, search, send, and manage Zoho Mail from the terminal. JSON outpu…»

Read, search, send, and manage Zoho Mail from the terminal. JSON output for scripting and agents. Requires the 'zoho' binary (install via brew/uv/pipx), one-time OAuth setup (zoho config init; zoho login), and stores credentials locally (config file and OS keyring). Optional env ZOHO_ACCOUNT, ZOHO_CONFIG, ZOHO_TOKEN_PASSWORD. No third-party service required.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 983 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 32 ч назад

Читайте, ищите, отправляйте и управляйте Zoho Mail из терминала.

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

ИнтеграцияGitHubИИ 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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: 1. 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 62/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (zoho-mail) не совпадает с папкой (zoho-cli)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1983 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.