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EngageLab邮件发送

技能标识:engagelab-email

This skill is used to send emails via the EngageLab REST API. It supports regular sending, template sending, variable replacement, attachment handling, and sending settings (e.g., sandbox mode, tracking). Use this skill when you need to send emails, manage email templates, handle email attachments, or configure email sending behavior.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.1
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EngageLab邮件发送

EngageLab 邮件服务

概述

本技能允许智能体通过EngageLab的REST API发送邮件。它封装了复杂的API调用细节,使发送邮件、管理收件人、处理邮件内容(HTML/纯文本)、执行变量替换以及添加附件变得简单高效。此外,还支持配置沙箱模式和邮件追踪等高级发送设置。

核心功能

1. 发送常规邮件

通过指定发件人、收件人、主题和邮件内容(HTML或纯文本)发送基本邮件。支持抄送(CC)和密送(BCC)。

使用场景:发送通知、确认邮件、简单消息等。

2. 邮件内容与变量替换

支持在邮件主题和内容中使用变量,并通过 vars 或 dynamic_vars 参数进行替换,实现邮件内容的个性化。

  • - vars:适用于简单文本替换,如 尊敬的%name%。
  • dynamic_vars:适用于动态模板引擎中的变量替换,如 尊敬的{{name}}。

使用场景:发送营销邮件、批量个性化通知等。

3. 附件处理

支持向邮件添加附件。附件内容需进行Base64编码。可设置附件的文件名、类型和处置方式(inline 或 attachment)。inline 模式常用于在邮件正文中嵌入图片。

使用场景:发送报告、图片、文档等。

4. 高级发送设置

可通过 settings 参数配置多种发送行为,包括:

  • - sendmode:发送模式(0:常规,1:模板,2:地址列表)。
  • sandbox:是否启用沙箱模式进行测试,邮件将不会实际发送。
  • opentracking、clicktracking、unsubscribetracking:邮件打开、点击和退订追踪。

使用场景:测试邮件发送功能、分析邮件营销效果。

资源

scripts/

  • - send_email.py:这是一个Python脚本,封装了EngageLab邮件发送API的调用逻辑。它处理身份验证、请求体构建、API调用和错误处理。您可以直接调用此脚本来发送邮件。

references/

  • - api_spec.md:包含EngageLab邮件发送REST API的详细参数说明、请求示例和响应格式。当您需要了解API的具体细节时,请参考此文件。

templates/

本技能目前没有特定的模板文件,因为邮件内容通常是动态生成的。如有需要,可根据具体场景添加邮件内容模板。

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 engagelab-email-1776158522 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 engagelab-email-1776158522 技能

通过命令行安装

skillhub install engagelab-email-1776158522

下载

⬇ 下载 engagelab-email v1.0.1(免费)

文件大小: 7.64 KB | 发布时间: 2026-4-15 10:58

v1.0.1 最新 2026-4-15 10:58
- Translated all documentation from Chinese to English for broader accessibility.
- No functional or file changes; this is a documentation update only.
- Clarified descriptions and use cases for each core feature in English.
- Updated examples and terminology for consistency and clarity.
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