aiagentwithdhruv/skills

Gmail Auto-Label

Ziel

Posteingangs-E-Mails abrufen, sie über parallele Subagenten in die Kategorien „Action Required“ / „Waiting On“ / „Reference“ einteilen und die Labels über die Gmail-API in Bulk anwenden.

Skripte

• ./scripts/gmail_label_fetch.py – E-Mail-Zusammenfassungen als kompaktes JSON abrufen
• ./scripts/gmail_label_split.py – E-Mails in N Teile für die parallele Klassifizierung aufteilen
• ./scripts/gmail_label_merge.py – Klassifizierte Teile in einer einzigen Datei labels.json zusammenführen
• ./scripts/gmail_label_apply.py – Label-Klassifizierungen in Bulk anwenden

Subagent

• email-classifier – definiert in .claude/agents/email-classifier.md
• Modell: Sonnet 4.5 (schnell, kosteneffiziente Klassifizierung)
• Jeder Subagent liest einen Teil und schreibt eine Ausgabedatei mit Klassifizierungen

Ablauf (Parallel – Standard)

Schritt 1: E-Mails abrufen

python3 .claude/skills/gmail-label/scripts/gmail_label_fetch.py \
  --account ACCOUNT --query "in:inbox" --limit 100 --output .tmp/emails.json

Schritt 2: In Teile aufteilen

python3 .claude/skills/gmail-label/scripts/gmail_label_split.py \
  --input .tmp/emails.json --chunks 10 --output-dir .tmp/chunks

Schritt 3: Parallel klassifizieren (10 Subagenten starten)

10 email-classifier-Subagenten im Hintergrund starten, einen pro Teil. Jeder Subagent:

• Liest .tmp/chunks/chunk_N.json
• Klassifiziert jede E-Mail
• Schreibt .tmp/chunks/classified_N.json

Verwenden Sie das Task-Tool mit run_in_background: true und model: "sonnet". Starten Sie ALLE 10 in einer einzigen Nachricht für echte Parallelität:

Für jeden Teil 0–9 einen Task starten mit:
  subagent_type: "email-classifier"
  model: "sonnet"
  run_in_background: true
  prompt: "Lese /absoluter/pfad/.tmp/chunks/chunk_N.json, klassifiziere jede E-Mail, schreibe Ergebnisse nach /absoluter/pfad/.tmp/chunks/classified_N.json"

KRITISCH: Verwenden Sie TaskOutput NICHT, um Subagenten-Ergebnisse zu lesen. Die Subagenten schreiben ihre Ergebnisse in Dateien – der Hauptagent muss die Klassifizierungsdaten nie sehen. Das Lesen von TaskOutput überflutet den Kontext und verursacht bei großen Stapeln (500+ E-Mails) „Prompt too long“-Fehler.

Stattdessen auf Dateiexistenz prüfen:

# Warten, bis alle klassifizierten Dateien existieren (Timeout nach 120s)
for i in $(seq 0 9); do
  while [ ! -f ".tmp/chunks/classified_$i.json" ]; do sleep 2; done
done

Dann direkt mit Schritt 4 (Zusammenführen) fortfahren.

Schritt 4: Klassifizierungen zusammenführen

python3 .claude/skills/gmail-label/scripts/gmail_label_merge.py \
  --input-dir .tmp/chunks --output .tmp/labels.json

Schritt 5: Labels anwenden

python3 .claude/skills/gmail-label/scripts/gmail_label_apply.py \
  --account ACCOUNT --input .tmp/labels.json

Klassifizierungsrichtlinien

Action Required (Handlungsbedarf):

• Sicherheitswarnungen, die überprüft werden müssen
• Ablaufende Kreditkarten / Domain-Verlängerungen mit Fristen
• Slack-@Erwähnungen mit Fragen
• Neue Teammitglieder, die begrüßt werden müssen (Slack-Beitrittsbenachrichtigungen)
• Kunden-E-Mails, die eine Antwort benötigen
• Aktualisierungen von Geschäftseinträgen (Google Business Profile, Bing Places)
• Stripe-Hinweise mit erforderlichen Aktionen

Waiting On (Warten auf):

• Ausgehende Vertriebs-E-Mails, die auf Antwort warten
• Support-Tickets, die auf Lösung warten
• Gesendete Angebote, die auf Antwort warten

Reference (Referenz):

• Marketing-Newsletter (DigitalMarketer usw.)
• Wohltätigkeits-/Non-Profit-Newsletter (RAPS usw.)
• Leistungsberichte des Google Business Profiles
• Werbeangebote (Blinkist, Sonderaktionen usw.)
• Plattform-Update-Benachrichtigungen (Google Play, Apify usw.)
• Bestätigungscodes (bereits verwendet)
• Immobilien-Newsletter (Westbank usw.)
• E-Mails zu Gaming-Konten (Riot Games usw.)
• Informative Sicherheitswarnungen (2FA aktiviert usw.)
• Gesundheitshinweise
• Hinweise zu Rechts-/Richtlinienaktualisierungen

Kontoregister

Konten werden in gmail_accounts.json im Stammverzeichnis des Arbeitsbereichs gespeichert. Jedes Konto benötigt:

• email – Gmail-Adresse
• token_file – Pfad zum OAuth-Token

Neue Konten hinzufügen

python3 .claude/skills/gmail-inbox/scripts/gmail_multi_auth.py --account ACCOUNT_NAME --email EMAIL

Leistung

• Serieller Ablauf: ~36s für 100 E-Mails (Abruf 1s + Klassifizierung 34s + Anwenden 1s)
• Paralleler Ablauf: ~30s für 100 E-Mails (Klassifizierung 19s + Zusammenführen <1s + Anwenden ~10s)
• Die Klassifizierung ist der Engpass; 10 parallele Subagenten reduzieren die Zeit von 34s auf 19s (~1,8x Beschleunigung)
• Der Start-Overhead der Agenten (~4s Verzögerung) begrenzt die theoretischen Gewinne
• Der Schritt zum Anwenden kann aufgrund der Gmail-API-Drosselung variieren

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Schema

Eingaben

Name	Typ	Erforderlich	Beschreibung
account	string	Ja	Gmail-Kontoname aus dem Register
query	string	Nein	Gmail-Suchabfrage (Standard: 'in:inbox')
limit	integer	Nein	Maximale Anzahl zu klassifizierender E-Mails (Standard: 100)
chunks	integer	Nein	Parallele Klassifizierungsteile (Standard: 10)

Ausgaben

Name	Typ	Beschreibung
labels_applied	object	Anzahl pro Kategorie: Action Required, Waiting On, Reference

Anmeldeinformationen

Name	Quelle
credentials.json	Datei
token_*.json	Datei (automatisch generiert)

Kompatibel mit

Skills, die gut mit diesem Skill kombinierbar sind: gmail-inbox

Kosten

Claude Sonnet API für die Klassifizierung