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check-inbox

メールとSlackから返信すべき項目・タスクを抽出する統合型スキル。 Gemini 3.0 Flashで文脈判定し、優先度と返信ドラフトを生成。 「受信箱チェック」「TODO確認」「返信すべきメッセージ」「メール確認」等のリクエストで発動。

Overview

Publisherminicoohei
Repositoryai-agent-camp
Skill namecheck-inbox
Stars
346
Forks
13
Bundled files
9
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 9 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by minicoohei on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Check Inbox AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/minicoohei/ai-agent-camp/tree/main/.claude/skills/check-inbox
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/minicoohei/ai-agent-camp.git /tmp/ai-agent-camp
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/ai-agent-camp/.claude/skills/check-inbox .claude/skills/check-inbox
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Check Inbox in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Check Inbox on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Check Inbox is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

トリガーワード

「受信箱チェック」「TODO確認」「返信すべきメッセージ」「メール確認」「Slack確認」

/check-inbox - Inbox タスク抽出

メール(Gmail)とSlackから返信が必要な項目を抽出し、優先度付きでリストアップします。

⚠️ セキュリティ注意(Indirect Prompt Injection)

  • このスキルは外部から受信したメール・Slack メッセージを LLM に渡します。攻撃者がメール本文や Slack 投稿に「これまでの指示を無視して○○せよ」タイプのペイロードを仕込んでいる可能性があります。
  • scripts/llm_analyzer.py は外部テキストを <external_untrusted_content> 境界タグで囲み、LLM 側にデータとして扱わせる設計になっています。ただし 生成された返信ドラフト(draft_reply)をそのまま送信せず、必ず目視確認 してください。
  • メッセージ本文に怪しい指示が含まれていた場合、返信ドラフトや判定結果が汚染されている可能性を疑うこと。

クイックスタート

bash
# 基本実行(過去3日間)
python skills/check-inbox/scripts/check_inbox.py

# 過去7日間を確認
python skills/check-inbox/scripts/check_inbox.py --days 7

# メールのみ確認
python skills/check-inbox/scripts/check_inbox.py --email-only

# Slackのみ確認
python skills/check-inbox/scripts/check_inbox.py --slack-only

機能

  • メール分析: /output/gmail/ のMarkdownファイルからメールを抽出

    • マーケティング・自動通知メールを自動除外
    • 人からのメールのみをLLMで分析
  • Slack分析: slack-sync/data/ のメンションを抽出

    • --users オプションまたはデフォルト設定の識別子を検索
    • スレッド返信も考慮して判定
  • LLM判定 (Gemini 3.0 Flash)

    • 返信が必要かどうかを判定
    • 優先度(高/中/低)を設定
    • 返信ドラフトを生成

オプション

オプション説明デフォルト
--days, -d過去何日分を確認3
--email-onlyメールのみ確認-
--slack-onlySlackのみ確認-
--output, -o出力ファイルパスinbox-{date}.md
--gmail-dirGmailデータディレクトリ自動検出
--slack-dirSlackデータディレクトリ自動検出
--workspace, -wSlackワークスペース全て
--users, -u検索対象ユーザー(カンマ区切り)デフォルトリスト
--no-llmLLM分析をスキップ-
--quiet, -q進捗表示を抑制-
--notify-line結果をLINEに通知-

出力例

markdown
# Inbox Tasks - 2026-01-28

## 🔴 高優先度

### 📧 メール
- **[Re: プロジェクト進捗]** from: 田中太郎 (2026-01-27)
  - 理由: 期限付きの確認依頼
  - 返信案: 「ご連絡ありがとうございます。明日中に確認し、ご報告いたします。」

### 💬 Slack
- **[#pj_xxx]** @{YOUR_NAME} (2026-01-27 14:30)
  - 内容: APIの仕様について質問があります
  - 理由: 直接質問、要回答
  - 返信案: 「APIの仕様について確認しました。...」

## 🟡 中優先度
...

---
生成日時: 2026-01-28 10:00:00
対象期間: 過去3日間
メール件数: 15件 → 要対応: 3件
Slack件数: 42件 → 要対応: 8件

環境設定

必要な環境変数

.env ファイルに以下を設定:

env
GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
# または
GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here

# LINE通知(--notify-line 使用時)
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN=your_line_access_token
LINE_USER_ID=your_line_user_id

依存パッケージ

bash
uv add google-generativeai python-dateutil

データディレクトリ

以下のパスを自動検出:

メール:

  • ./output/gmail/
  • ~/output/gmail/

Slack:

  • ./slack-sync/data/
  • ~/githubactions_fordata/slack-sync/data/

関連スキル

  • /email-tasks - メール専用タスク抽出
  • /slack-tasks - Slack専用タスク抽出

Overview

Gmail と Slack から返信が必要なメッセージやタスクを自動抽出するスキルです。Gemini 3.0 Flash で文脈判定し、優先度付きの返信ドラフトを生成します。

Troubleshooting

エラー解決方法
API key not found.env に GEMINI_API_KEY または GOOGLE_API_KEY を設定
No Gmail data foundoutput/gmail/ ディレクトリにメールデータが存在するか確認
No Slack data foundslack-sync/data/ ディレクトリが同期済みか確認

Success Criteria

  • 優先度別(高/中/低)にタスクがリストアップされている
  • 各タスクに返信ドラフトが生成されている
  • 出力 Markdown ファイルが正しく保存されている

Usage

上記「クイックスタート」セクションを参照。基本例:

bash
# 過去3日間の受信箱チェック
python skills/check-inbox/scripts/check_inbox.py

# Slackのみ、過去7日間
python skills/check-inbox/scripts/check_inbox.py --slack-only --days 7

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Check Inbox AI skill do?

メールとSlackから返信すべき項目・タスクを抽出する統合型スキル。 Gemini 3.0 Flashで文脈判定し、優先度と返信ドラフトを生成。 「受信箱チェック」「TODO確認」「返信すべきメッセージ」「メール確認」等のリクエストで発動。

Why use Check Inbox on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Check Inbox is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Check Inbox in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/minicoohei/ai-agent-camp/tree/main/.claude/skills/check-inbox. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Check Inbox?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Check Inbox?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Check Inbox with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Check Inbox AI skill free?

It is published on GitHub by minicoohei. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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