ワンクリックで
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。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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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。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
Slack検索・TODO抽出・タスク管理を行うサブエージェント。 複数データソースからタスクを抽出し、優先順位付けを行う。 「Slackを検索」「タスクを抽出」「TODO確認」「メンション確認」等のリクエストで発動。
ai-agent-campのレッスンをCodexで開始・進行するスキル。 「レッスン開始」「次のレッスン」「start-0-1を始めたい」「Codexでレッスン」「スラッシュコマンドのレッスン」等のリクエストで発動。
YouTube/マルチプラットフォーム動画からAIでハイライトを抽出し、 バイリンガル字幕付きクリップを自動生成するスキル。 「動画からクリップを切り出して」「ハイライトを抽出」「字幕付きクリップ」等で発動。
コンテンツの投稿・配信実行スキル。Typefully経由のX投稿、画像アップロード、 投稿スケジューリングを行う。 「投稿して」「スケジュール設定」「Typefullyに下書き」等で発動。
CSVファイルの行数・列数の取得、データ型推定、欠損値検出、数値列の統計情報を出力するスキル。 「CSVを分析して」「CSVの中身を確認」「データの概要を見せて」等のリクエストで発動。
BigQuery/Snowflake接続、EDA、可視化、Marimoノートブック作成を行うサブエージェント。 データ分析関連の4つのルール(data_analysis, visualization, notebook, marimo_variable_naming)を統合。 「データ分析して」「BigQueryに接続」「EDAを実行」「Marimoで分析」等のリクエストで発動。
| name | check-inbox |
| description | 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。 |
| triggers | ["check-inbox","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","inbox"] |
「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」
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。
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。# 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
メール分析: /output/gmail/ のMarkdownファイルからメールを抽出
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LLM判定 (Gemini 3.0 Flash)
| 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-only | Slackのみ確認 | - |
--output, -o | 出力ファイルパス | inbox-{date}.md |
--gmail-dir | Gmailデータディレクトリ | 自動検出 |
--slack-dir | Slackデータディレクトリ | 自動検出 |
--workspace, -w | Slack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-llm | LLM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 | - |
# 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
.env ファイルに以下を設定:
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
uv add google-generativeai python-dateutil
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//email-tasks - メール専用タスク抽出/slack-tasks - Slack専用タスク抽出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。
| 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 found | output/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 found | slack-sync/data/ ディレクトリが同期済みか確認 |
上記「クイックスタート」セクションを参照。基本例:
# 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