google skills - Kerwin AI Information

📌 本文重點

google/skills 是 Google 產品專用的 AI Agent 工具箱

透過現成 skills，LLM 可直接操作 Gmail / Calendar / Drive

幾十行 Python 就能做出實用的 Workspace 自動化 Agent

重視權限、安全與流程設計，才能放心在公司環境使用

用一句話說清楚：google/skills 是一個專門替 Google 產品包好的「AI Agent 工具箱」，讓 LLM 不只會聊天，還能直接幫你操作 Gmail、Calendar、Drive 等服務。

專案連結：https://github.com/google/skills

google/skills 是什麼？可以幹嘛？

用開發者的語言講：

這是一組 Python 套件 + 一堆已實作好的「工具（skills）」
每個 skill 就是一個可被 LLM 呼叫的函式，背後已幫你處理好 Google API 認證、資料結構、錯誤處理
你只要把這些 skills 接到你熟悉的 Agent 框架（或自己寫個 loop），LLM 就能：
在 Gmail 搜尋、讀取、回覆郵件
在 Google Calendar 建立、更新、刪除行程
從 Google Drive 找檔案、讀內容
以及其他 Google 產品（例如 Docs / Sheets / Tasks 等）

💡 關鍵： 把繁瑣的 Google API 細節封裝成 skills，讓你專注在設計 Agent 流程，而不是處理認證與資料結構。

目前常見支援的產品與典型技能

以 GitHub 專案內容與官方範例為主，目前重點集中在 Workspace 產品：

Gmail：搜尋郵件、讀取內容、標記已讀、建立草稿、送出郵件
Calendar：建立事件、更新時間/地點、取消會議、查詢空檔
Drive：列出檔案、搜尋、下載內容、讀取檔案文字（搭配 API 或其他工具）
Tasks / Docs / Sheets：視版本與模組更新擴充，作為實驗性 skills 提供

你可以把它想成：「Google 幫你寫好一堆『LLM 可安全使用的 Google API wrapper』，你只要負責接到自己的 Agent。」

核心功能：讓 LLM 真的「動手做事」

下面用三個代表性技能，拆開來看它怎麼組成一條完整工作流。

1. Gmail：搜尋 + 回覆郵件

能做的事

根據條件（發信人、標題關鍵字、時間）搜尋郵件
讀取郵件主旨、內容、附件資訊
由 LLM 生成人性化回覆，再用 skill 建草稿或直接寄出

你可以怎麼用

自動整理每日「待回覆」郵件清單
給 Agent 一句自然語言指令：
「幫我找這週所有含『報價』的客戶信，產出一封統一回覆草稿」

2. Calendar：建立 / 修改行程

能做的事

建立新事件（時間、地點、參與者、線上會議）
更新時間或加入備註
查詢某段時間的空檔

你可以怎麼用

讓 LLM 從郵件裡抓出「時間 + 地點 + 主題」，自動變成 Calendar 事件
用一句話：
「把明天 3–5 點標成『專注工作』，不要排會議」

3. Drive：從檔案抓資料

能做的事

依檔名、類型、擁有者搜尋檔案
下載或讀取檔案（再交給 LLM 摘要）

你可以怎麼用

找到昨天產出的報表，請 LLM 摘要要點後寄給主管
自動從會議紀錄整理 action items，寫回 Google Docs

把它們串起來：一條完整工作流範例

例子：自動從郵件抓會議資訊 → 建行程 → 建備忘錄

Agent 用 Gmail skill 搜尋主題含「Meeting」「邀請」的未讀信
LLM 解析郵件內容，抽出：會議主題、時間、地點、參與者
用 Calendar skill 建立事件，寫入摘要與會議連結
用 Drive/Docs skill 建一份「Meeting Notes」文件，寫入議程、預先問題

你只要負責描述「整體目標」，LLM 會自己決定何時呼叫哪個 skill。你的程式碼變得像是在描述流程，而不是在寫一堆 API 呼叫細節。

💡 關鍵： 一旦 workflow 串起來，同一套 skills 可以重複組裝出不同的自動化場景，大幅降低開發新 Agent 的成本。

實戰場景：把散落在 Workspace 的動作串起來

下面是幾個可以立即實作的場景，每一個都對應到你可以「今天就試做」的腳本。

1. 個人行程助理

需求：每天早上想知道今天有哪些會議、重要信件、待辦。

可以怎麼做

Gmail：抓「星號」或加標籤的關鍵郵件
Calendar：列出今天所有會議與空檔
Tasks / Drive：列出今日到期的任務與文件
LLM 整理成一封「每日簡報」，寄到 Gmail 或 Slack

👉 可行動：用本文後面的「每日早上報告 Agent」最小範例修改即可。

2. 客服工單整理

需求：客服信都在 Gmail，手工整理太慢。

技能組合

Gmail：抓取特定 label（例如 support）的所有新信
LLM：
自動分類（bug、退款、帳號問題）
抽出關鍵欄位（客戶、產品、影響範圍）
Drive/Sheets skill：寫入 Google 試算表，讓團隊追蹤

3. 銷售線索追蹤

需求：商務開發信散落在 Gmail、會議安排在 Calendar、紀錄在 Drive。

技能組合

Gmail：搜尋含「報價」「demo」關鍵字的信
Calendar：對應已有 / 尚未安排會議的線索
Drive：讀取對應的提案文件
LLM：產出「Sales pipeline 摘要」，再寄給業務團隊

4. 團隊報表自動彙總

需求：每週要整理多份 Google Sheets / Docs 的數據與摘要。

技能組合

Drive：搜尋指定資料夾裡的所有報表
Sheets/Docs skill：抓出指定欄位/段落
LLM：彙整成一份「本週關鍵指標 + 亮點 + 風險」
Gmail：寄給管理層

每個場景本質上都是：用 skills 拉資料 → LLM 處理 → 再用 skills 寫回 Google 生態。

💡 關鍵： 只要 Workspace 流程是「讀資料 → 分類/摘要 → 回寫」，幾乎都能用同一套模式快速自動化。

怎麼開始：從零到一的小 Agent（Python）

這段寫給已經會基本 Python 的讀者。目標是做一個：

「每日早上 9 點，整理今天的會議與重要郵件，寄一封報告給自己」

步驟一：安裝套件與專案結構

pip install google-skills openai  # 或你要用的 LLM 客戶端

一個最小專案結構可以是：

project/
  main.py          # 主程式，Agent 邏輯
  skills_config.py # Google skills 初始化
  .env             # 儲存 API Key 等環境變數

步驟二：設定 Google API 憑證與權限

前往 https://console.cloud.google.com/
建立專案，啟用：
Gmail API
Calendar API
（若需 Drive，就再開啟 Drive API）
建立 OAuth 用戶端 / Service Account 憑證
下載憑證 JSON，放進你的專案中，路徑寫在環境變數（例如 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS）

google/skills 會讀這些設定，幫你處理 OAuth 流程。第一次執行會要你開瀏覽器認證，通過後就可以長期使用。

步驟三：初始化 skills

# skills_config.py
from google.skills import GmailSkill, CalendarSkill

gmail_skill = GmailSkill(scopes=[
    "https://www.googleapis.com/auth/gmail.readonly",
    "https://www.googleapis.com/auth/gmail.send",
])

calendar_skill = CalendarSkill(scopes=[
    "https://www.googleapis.com/auth/calendar",
])

TOOLS = {
    "gmail": gmail_skill,
    "calendar": calendar_skill,
}

（實際類名與參數以官方 GitHub 為準，這裡是示意寫法。）

步驟四：寫一個最小「每日報告」 Agent

下面示意一個 純 Python + LLM + skills 的簡易 loop：

# main.py
import datetime as dt
from skills_config import TOOLS
from openai import OpenAI

client = OpenAI()


def get_today_summary():
    today = dt.date.today().isoformat()

    # 1) 用 Gmail skill 抓今天重要信件（實際用法依官方 API）
    important_emails = TOOLS["gmail"].search_messages(
        query="label:STARRED newer_than:1d"
    )

    # 2) 用 Calendar skill 抓今天所有事件
    events = TOOLS["calendar"].list_events(
        time_min=today + "T00:00:00Z",
        time_max=today + "T23:59:59Z",
    )

    prompt = f"""
你是一個助理，請用條列整理以下資訊：
1. 今日重要郵件（寄件人 + 主題）
2. 今日會議（時間 + 標題）

重要郵件：{important_emails}
今日行程：{events}
"""

    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",  # 或你使用的其他 LLM
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    return resp.choices[0].message.content


def send_daily_report():
    summary = get_today_summary()
    TOOLS["gmail"].send_message(
        to="your_email@example.com",
        subject="今日工作總覽",
        body=summary,
    )


if __name__ == "__main__":
    send_daily_report()

接下來只要用 crontab 或任一排程工具，每天早上 9 點跑一次 python main.py，你就有一個真正會「用 Gmail + Calendar 幫你工作」的小 Agent 了。

延伸玩法：接到 LangGraph / MCP / 自建 loop

google/skills 本身只是一組工具，你可以自由接到任何 Agent 框架。

常見接法比較

名稱	核心功能	免費方案	適合誰
`LangGraph`	圖形化定義 Agent workflow、狀態機	開源	要做複雜流程 / 多工具協作
`MCP`	標準化「工具伺服器」協議	規格開源	想讓多個模型共用同一組工具
`Simple loop`（自建）	`while-loop` + tool call + LLM	只要有 LLM 即可	想快速測試、腳本導向

怎麼接 google/skills？

LangGraph：把 Gmail/Calendar skill 包成「tool node」，用 graph 描繪整條流程（例如：先讀 mail → 判斷 → 建行程）。
MCP：把 google/skills 包成 MCP 工具伺服器，就像 Reddit 上有人把產品目錄接到 Claude 一樣，任何支援 MCP 的 Agent 都能呼叫這組 Google 工具。
自建 loop：如前面的 send_daily_report()，自己在程式裡控制什麼時候 call 哪個 skill。

實務注意事項：安全、權限與 rate limit

在公司環境用 google/skills，這幾點非常重要：

最小權限原則：
只開啟必要的 scopes，例如只讀 Gmail 就不要給 send 權限
針對不同 Agent 建不同憑證，避免權限過大
審計與日誌：
記錄每次工具呼叫（誰、什麼時候、對哪個帳號）
公司內部可用 SIEM / 日誌系統統一管理
Rate limit 與配額：
Google API 有配額，批次任務要加上 sleep / retry
測試環境與正式環境要分開憑證，避免測試爆掉正式配額
LLM 安全邏輯：
對「寫入」類操作（寄信、刪除事件）加上確認步驟
可用 rule-based filter：例如禁止刪除某些標籤信件

總結：把「會聊天的 LLM」變成「會用 Google 的助理」

如果你已經每天活在 Gmail、Calendar、Drive 裡，google/skills 的價值很單純：

你不用再對著 Google API 文件苦讀，只要調用現成的 skills
LLM 能真的幫你「按按鈕、拉資料、寫回去」，而不是只給你建議
從個人行程助理，到團隊報表自動化，都可以在幾十行 Python 內完成第一個版本

先從一個小腳本開始：「每日早上發報告」，跑通一次之後，你就會自然開始想把更多 Workspace 工作交給你的 Agent。

🚀 你現在可以做的事

打開 google/skills GitHub 專案，瀏覽支援的 skills 清單與範例程式

依照文中的「每日報告 Agent」範例，在本機建立一個最小 Python 專案跑通一次

在你的 Workspace 工作流中，挑一個「讀資料 → 整理 → 寄出」流程，試著用 google/skills + LLM 自動化它

標籤: google skills

把整個 Google 變成你的 AI Agent

google/skills 是什麼？可以幹嘛？

目前常見支援的產品與典型技能

核心功能：讓 LLM 真的「動手做事」

1. Gmail：搜尋 + 回覆郵件

2. Calendar：建立 / 修改行程

3. Drive：從檔案抓資料

把它們串起來：一條完整工作流範例

實戰場景：把散落在 Workspace 的動作串起來

1. 個人行程助理

2. 客服工單整理

3. 銷售線索追蹤

4. 團隊報表自動彙總

怎麼開始：從零到一的小 Agent（Python）

步驟一：安裝套件與專案結構

步驟二：設定 Google API 憑證與權限

步驟三：初始化 skills

步驟四：寫一個最小「每日報告」 Agent

延伸玩法：接到 LangGraph / MCP / 自建 loop

常見接法比較

實務注意事項：安全、權限與 rate limit

總結：把「會聊天的 LLM」變成「會用 Google 的助理」