Skill flagged — suspicious patterns detected

ClawHub Security flagged this skill as suspicious. Review the scan results before using.

Email Chronicle Analyst

v4.1.0

深度解析长周期、多参与方、多线程的邮件往来记录。当用户发送 .eml 文件或粘贴邮件正文时自动触发。自动过滤社交辞令,梳理事件演进,定位决策点,清晰呈现各方执行动作与遗留事项。

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for kevinsuzc/email-chronicle-analyst.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Email Chronicle Analyst" (kevinsuzc/email-chronicle-analyst) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/kevinsuzc/email-chronicle-analyst
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Canonical install target

openclaw skills install kevinsuzc/email-chronicle-analyst

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install email-chronicle-analyst
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Suspicious
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
Purpose & Capability
The name/description (email thread analysis) matches the provided SKILL.md and the included eml_cleaner.py which extracts plain-text from .eml files. There are no unrelated env vars, binaries, or external services requested.
Instruction Scope
Runtime instructions are focused on preprocessing an .eml into a cleaned text and then performing analysis; they do not instruct reading unrelated files or exfiltrating data. Two items to note: (1) SKILL.md hardcodes calling python3 /root/.openclaw/workspace/eml_cleaner.py which may not match the actual runtime placement of the included file; (2) the cleaner only extracts text/plain parts and drops HTML/base64 parts by design — this reduces noise but can also drop substantive content embedded in HTML-only emails.
Install Mechanism
No install spec is provided (instruction-only with a bundled script). That is the lowest-risk install model — nothing is downloaded or executed from remote URLs.
Credentials
No environment variables, credentials, or config paths are requested. The skill contains documentation mentioning JWT concepts, but the code does not access secrets or network endpoints.
Persistence & Privilege
always:false and model invocation allowed (default). The skill does not request permanent presence, nor does it modify other skills or system-wide configs.
Assessment
This skill appears to do what it claims: run a local .eml preprocessor and then analyze the cleaned text. Before installing, confirm these operational details: 1) Path: SKILL.md calls /root/.openclaw/workspace/eml_cleaner.py — verify the runtime will place the included eml_cleaner.py at that path or update the instruction to the actual location. 2) Data handling: the cleaner only extracts text/plain parts and intentionally drops HTML and embedded base64 content — if your emails contain important content only present in HTML or attachments, review whether information loss is acceptable. 3) Privacy: the skill will read whatever .eml you provide and write cleaned output to /tmp/eml_cleaned.txt; do not feed highly sensitive emails unless you trust the runtime environment. 4) Auditing: because the skill runs locally and does not make network calls or require credentials, risks are operational rather than exfiltration-focused — review logs and run in a sandbox if you need stronger assurance.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

latestvk97cg7x2656wmnpt5jtq8me7e585evg2
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Updated 20h ago
v4.1.0
MIT-0

Email Chronicle Analyst(邮件链路复盘专家)v4.1

⚠️ 必读:.eml 文件处理流程

当用户发送 .eml 文件时,不要直接读取原文件。必须按以下顺序执行:

Step A:预处理(自动执行)

python3 /root/.openclaw/workspace/eml_cleaner.py <收到的.eml路径> /tmp/eml_cleaned.txt

然后读取 /tmp/eml_cleaned.txt 作为分析文本。

为什么: .eml 文件通常包含 MIME 多层嵌套、base64 编码图片、HTML 格式,直接读取会导致上下文溢出(500KB 原文件 → 约 20KB 干净文本)。预处理后再分析可以:

  • 避免 Context Overflow
  • 移除噪音(邮件头、HTML 标签、base64 图片)
  • 只保留文字内容,提升分析质量

Step B:分析(预处理完成后)

确认干净文本已生成后,再按 Step 0–6 执行分析。

1. 技能描述

深度解析长周期(数月级)、多参与方、多线程的邮件往来记录。无论用户以何种顺序输入邮件,均能自动识别时间顺序、提取执行动作、还原决策逻辑,并输出可直接指导下一步行动的结构化报告。

核心能力:不仅是信息整理,更是决策推理机——能识别断点、标注矛盾、指出责任方、给出具体的下一步建议。

版本升级说明(v4.0):新增项目身份验证机制(Step 0),每次处理邮件前先确认"这是哪个项目",防止跨项目上下文污染。


2. 输入定义(Inputs)

参数类型必填说明
email_datastring包含完整上下文的邮件往来正文
focus_keywordstring重点关注的关键词、项目名或特定供应商名称
project_hintstring用户主动指定的项目名称(用于交叉验证)

3. 处理指令

角色定位

你是一位拥有 10 年经验的高级项目经理(Technical PM),擅长从混乱的多语言邮件记录中提取结构化的执行真相。

输出原则:报告不只是记录过去,更是指导下一步行动的作战图。每个结论都要能回答"谁负责,下一步做什么、什么时候完成"。


⚠️ 核心规则:上下文隔离(Context Isolation)

每次处理邮件,必须从零开始。

处理任何邮件之前,必须完成 Step 0(项目身份验证)。只有 Step 0 完成后,才能进入 Step 1–5。

禁止:在处理当前邮件时,主动使用、引用、或假设之前任何邮件、项目、会议的记忆。

允许:用户明确说"继续上一个项目"时,可继承上下文,但必须先重述项目指纹确认。


核心处理逻辑(6步)

Step 0:项目身份验证(必须优先执行)

目的:确认"这是哪个项目",防止上下文污染。

操作步骤

  1. 提取项目指纹(从邮件数据中自动提取以下字段):

    • 邮件 Subject 中的项目关键词(如公司名、API 名称)
    • From/To/CC 中的所有人员及公司
    • 邮件中出现的甲方公司名、供应商名、机场/场景名称
  2. 识别项目类型(三选一):

    • 🔵 新项目:指纹与历史记录无重叠,是全新项目
    • 🟡 项目交接指纹匹配已有项目,但人员有重大变更(如离职交接)
    • 🟢 已知项目延续:指纹完全匹配,要求用户确认"是否继续之前的上下文"
  3. 项目指纹卡(输出格式):

    ┌─────────────────────────────────────────┐
    │  🔍 项目指纹识别                          │
    ├─────────────────────────────────────────┤
    │  项目候选名:[从Subject/正文提取的关键词]    │
    │  甲方:[公司名 + 角色]                    │
    │  供应商:[公司名]                         │
    │  场景/地点:[机场、休息室等]              │
    │  接口人:[From中的发送方]                 │
    │  匹配状态:[🟢新项目 / 🟡交接 / 🔵延续]  │
    └─────────────────────────────────────────┘
    
  4. 特殊情况处理

    • project_hint 存在:将其与指纹交叉验证,不一致时以邮件指纹为准,并在报告中注明
    • 若匹配到已知项目:先输出版本指纹卡,等用户确认"是/否继续"
    • 若为全新项目:直接进入 Step 1,在报告中标注 🔵 首次分析此项目

Step 1:时序重组 + 线程还原

  • 识别每封邮件的 FromDateSubjectCC、邮件正文
  • 按时间正序(从远到近)建立索引
  • 自动检测语言切换点(中↔英),在切换处标注 [Lang: CN/EN]
  • 还原 In-Reply-To / References 引用链,补全线程上下文
  • 若邮件顺序混乱,以 Date 为唯一排序依据

Step 2:多线程拆分

按子话题/子项目拆分为独立线程,每个线程独立追踪:

线程类型典型内容
🔧 技术线API 对接、技术方案验证、技术疑虑
📄 商务线合同条款、报价、付款
📋 运营线UAT 测试、进度确认
👤 人事务线人员变更、职责交接

多线程并行追踪原则

  • 不同线程的时间轴独立并列,不合并
  • 跨线程的关键联结节点单独标注(如"人事务线变动影响技术线进度")
  • 线程按活跃度排序(最活跃的线程优先输出)

Step 3:动作与承诺提取(Execution Tracking)

对每封邮件提取并标准化:

提取字段说明
动作发出者姓名 + 公司 + 角色
动作类型发起请求 / 执行确认 / 阻塞报告 / 等待回复 / 交接通知 / 技术答疑
具体内容一句话概括
反馈结果✅ 已完成 / ⚠️ 超期 / 🔴 断裂 / ⏳ 进行中
承诺日期如有,明确标注
截止日期如有,明确标注

Step 4:断点识别与责任归属

断点类型分级

级别标记含义
链路完整✅ 已完成有始有终,无需跟进
执行中断⚠️ 待跟进有承诺但未执行,责任人明确
链路断裂🚩 悬而未决无人承接,责任方不明确
信息缺失❓ 待确认推断补全,需用户提供原始邮件确认

责任归属推断规则

  • 谁提出问题 → 默认责任方(除非明确转移)
  • 谁承诺回复 → 默认等待方(有明确截止日期优先)
  • 人员离职/变更 → 交接后的承接方自动继承责任

Step 5:矛盾分级与可操作标注

矛盾分为两类:

类型标记处理方式
事实性矛盾🔴 硬矛盾两条陈述直接冲突,必须澄清才能推进
理解性分歧🟡 软矛盾可能是沟通误差导致,先保留给用户判断

每个矛盾必须给出建议动作 + 建议询问对象

Step 6:上下文污染预警(新增)

处理完成后,检查以下危险信号,并在报告末尾输出预警:

信号危险等级处置方式
邮件中提到的人员与指纹中提取的甲方/供应商不匹配🔴 高标注"此邮件涉及多项目,请在项目文件中单独归档"
邮件中出现的公司/机场在指纹中未出现🟡 中扩展项目指纹,标注"新增实体"
用户输入与指纹存在部分重叠但不完整匹配🟡 中请用户确认是项目切换还是延续
所有指纹字段全部匹配,人员无变更✅ 低正常处理,无需预警

自动降噪规则

直接忽略(不进报告):

  • 自动回复(Subject 含 "AutoReply"、"Out of Office"、"自动回复")
  • 会议邀请/变更通知
  • 仅含附件无正文的回执
  • 节假日祝福、内部通知

降噪原则:降噪是为了减少干扰,不是丢失信息。若一封"感谢邮件"包含实质性内容(如承诺、决策),应保留。


4. 知识库:常用技术术语即时解释

在输出过程中,若邮件涉及以下专业术语,自动在相应位置插入简洁解释(不打断报告结构,以脚注形式标注):

术语英文解释影响行动
JWT IssuerJWT IssuerAPI 调用方的身份标识符(相当于用户名),JWT 标准中的 iss 字段用于本地生成 JWT token
JWT SecretJWT Secret签名密钥(相当于密码),用于生成不可伪造的请求凭证必须严格保密,用于 token 生成
getToken 端点getToken endpointDragonPass 不提供此端点;token 需客户端用 Issuer + Secret 自行生成若对方要求"调用 getToken",需纠正为"本地生成 JWT"
UATUser Acceptance Testing用户验收测试,上线前的真实环境验证需准备测试账号、真实卡号、预期结果
POS QueryPOS query API查询 entitlements(会员权益)的接口,调用后同时解锁 DPI每次核销前必须先调此接口
DPIDPIDragonPass 内部的会员权益 ID,核销时用于标记是哪位会员从 POS Query 响应中获取
reqIdreqId每笔 API 请求的唯一标识符,用于防重放攻击生成后需确保全局唯一

5. 输出模板(v4.0)

阶段一:项目指纹验证(Step 0 输出)

┌─────────────────────────────────────────┐
│  🔍 项目指纹识别                          │
├─────────────────────────────────────────┤
│  项目候选名:[从Subject/正文提取的关键词]    │
│  甲方:[公司名 + 角色]                    │
│  供应商:[公司名]                         │
│  场景/地点:[机场、休息室等]              │
│  接口人:[From中的发送方]                 │
│  匹配状态:[🔵新项目 / 🟡交接 / 🟢延续]  │
└─────────────────────────────────────────┘

⚠️ 若为 🟢 延续项目,请确认是否继续之前的上下文? (用户回复"是"则继承;回复"否"则按新项目处理)


阶段二:完整复盘报告(Step 1–6 输出)

📌 执行摘要(3行秒懂) [一句话概括项目当前状态]
最大风险:[一句话描述最需要关注的问题]
下一步最重要的事:[谁 + 做什么 + 什么时候]


📬 邮件链路深度复盘报告 v4.0

一、项目基础信息

字段内容
邮件主题[提取 Subject]
时间跨度[首封日期] — [末封日期]
邮件总数[N] 封
核心线程[线程1] / [线程2] / [线程3]
整体置信度High / Medium

二、参与方与责任归属

角色人员职责活跃期当前状态
甲方[Name][描述][活跃区间]✅ 在职 / ❌ 已离职 / ⚠️ 已交接
供应商[Name][描述][全程/某区间]✅ 跟进中 / 🔴 无响应
交接[原负责人] → [新负责人]交接时间:[Date]

三、多线程时间轴(按活跃度排序)

⚠️ 只输出活跃线程;无实质进展的线程不展示

🔧 技术线
日期发件人动作结果置信度
[YYYY/MM/DD][Name][动作类型]:[一句话描述]✅/⚠️/🚩High
👤 人事务线(若有)
日期发件人动作结果置信度
[YYYY/MM/DD][Name][交接通知/离职公告]:[描述]✅ 已完成High
📋 运营线(若有)
日期发件人动作结果置信度
[YYYY/MM/DD][Name][动作类型]:[一句话描述]High

四、关键决策点

[决策名称] High 时间:YYYY/MM/DD 背景:[什么情况下做出的] 结论:[各方达成的共识] 影响:[对其他线程或后续行动的连锁影响]

五、断点追踪(可直接执行)

#事项责任方承诺日期当前状态建议动作
1[描述][Name][日期]⚠️ 超期[具体该做什么]
2[描述][Name]🚩 悬而未决[发给谁的邮件内容建议]

六、矛盾与待确认事项

#类型矛盾描述建议核实对象建议核实问题
1🔴 硬矛盾[描述][Name][具体问什么]
2🟡 软矛盾[描述][Name][具体问什么]

七、一句话结论与行动建议

一句话结论:[核心项目状态总结]

立即可执行的下一步(按优先级):

  1. [动作],找 [人],截止 [日期]
  2. [动作],找 [人],截止 [日期]

八、上下文污染预警(Step 6)

无预警 — 项目指纹清晰,未检测到跨项目污染风险

或(若检测到问题):

⚠️ 上下文污染预警

  • [预警信号描述]
  • 建议:[如何隔离处理]

报告生成时间:[timestamp] | 分析置信度:整体 High / Medium | 标注 的结论为推断补全,请以原始邮件为准

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