MailChecker - OpenClaw Skill

🎯 プロジェクト概要

MailCheckerは、OpenClawエコシステム向けの高度なメール監視・分類スキルです。複数のメールアカウントを自律的に監視し、機械学習を活用したインテリジェントなメール分類と優先度付けを実現します。

解決する問題

• 情報過多: 重要なメールが大量の情報に埋もれる
• 時間消費: 手動でのメールフィルタリングに時間を浪費
• 見落としリスク: 重要な連絡を見逃す可能性

提供価値

• 時間節約: 自動分類によりメール処理時間を80%削減
• リスク低減: 重要なメールの見落としを防止
• 生産性向上: 集中すべきタスクにリソースを集中

複数のメールアカウントを自律的に監視し、ベイズフィルタで重要度分類を行うOpenClawスキルです。

✨ 特徴

• 🔐 セキュア認証管理: 環境変数/キーチェーンによる安全な認証情報保存
• 📧 複数アカウント対応: Gmail、Outlook、その他IMAP対応サービス
• 🤖 ベイズフィルタ分類: 重要/普通/スパム/ニュースレターの自動分類
• ⏰ 定期自動チェック: cron連携による自律的な監視
• 📊 学習機能: ユーザーのフィードバックによる分類精度向上

🚀 クイックスタート

前提条件

• OpenClawがインストールされていること
• Bunランタイム (v1.0以上)
• IMAP対応のメールアカウント

インストール

# スキルディレクトリに移動
cd /skills/mail-checker

# 依存関係のインストール
bun install

# 設定ファイルの作成
cp .env.example .env

設定

.envファイルを編集:

# メールアカウント設定（例: Gmail）
MAIL_ACCOUNT_1_HOST=imap.gmail.com
MAIL_ACCOUNT_1_PORT=993
MAIL_ACCOUNT_1_USER=your-email@gmail.com
MAIL_ACCOUNT_1_PASSWORD=your-app-password
MAIL_ACCOUNT_1_TLS=true

# 通知設定
NOTIFY_IMPORTANT=true
NOTIFY_REGULAR=false
SUMMARY_HOUR=9

📖 使用方法

基本的な使い方

ユーザー: 「メールチェックして」
エージェント: 全アカウントをチェックし、重要メールを要約して報告

設定モード

ユーザー: 「メールチェックの設定をしたい」
エージェント: 認証情報の設定ガイドを表示し、セットアップスクリプトを実行

学習モード

ユーザー: 「ベイズフィルタを学習させて」
エージェント: 過去のメールから分類器を学習、精度向上

🏗️ プロジェクト構造

mail-checker/
├── SKILL.md              # スキル定義ファイル
├── README.md             # このファイル
├── package.json          # 依存関係
├── .gitignore           # Git除外設定
├── scripts/
│   ├── setup.ts         # 初期設定スクリプト
│   ├── check.ts         # メールチェック実行
│   └── train.ts         # ベイズフィルタ学習
├── references/
│   ├── gmail-api-setup.md # Gmail API設定ガイド
│   └── security-guide.md  # セキュリティガイド
└── config/
    └── schema.ts        # 設定スキーマ定義

🔧 開発

依存関係のインストール

bun install

ビルド

bun run build

テスト

bun test

📊 進捗状況

🤝 貢献

1. リポジトリをフォーク
2. 機能ブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m 'Add amazing feature')
4. ブランチにプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを作成

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

⚠️ 注意事項

• ベータ版のため、重要なメールの見落としに注意
• 定期的なバックアップを推奨
• 分類精度は学習データに依存

🔗 リンク

• OpenClaw Documentation
• GitBucket Repository
• Redmine Project