-2chat-automation

-2chat-automation skill 概覽

-2chat-automation 的用途

-2chat-automation skill 可協助 AI agent 透過 Composio 的 Rube MCP server 自動化 2chat 操作。它的主要價值不是提供固定流程，而是一套更安全的執行模式：先探索目前的 2chat tool schema、確認 _2chat connection，再使用驗證過的輸入執行合適的 Rube tool。

最適合的使用者與工作情境

如果你希望 Claude 或其他支援 MCP 的 agent 透過 Composio 操作 2chat，而且不想讓它猜測 tool name、欄位或 authentication state，這個 skill 會很適合。它特別適用於 workflow automation 團隊、支援營運、客戶訊息流程，以及需要從自然語言請求觸發 2chat action 的內部自動化。

這個 skill 的差異化重點

最重要的差異在於 schema-first execution。這個 skill 明確要求 agent 在行動前先呼叫 RUBE_SEARCH_TOOLS，因為 Rube tool slug 和 input schema 可能會變動。相較於假設舊參數或硬編碼 action name 的靜態 prompt，-2chat-automation 更可靠。

採用前的關鍵條件

這不是獨立的 2chat client。你的 AI client 必須已連接 Rube MCP，且可使用 RUBE_SEARCH_TOOLS，並且要透過 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 管理有效的 _2chat connection。如果你的環境無法執行 MCP tools，在解決這點之前，這個 skill 不會有實際幫助。

如何使用 -2chat-automation skill

-2chat-automation 安裝情境

從 Composio skill collection 安裝這個 skill：

npx skills add ComposioHQ/awesome-claude-skills --skill -2chat-automation

接著使用以下網址將 Rube MCP 加入你的 client configuration：

https://rube.app/mcp

在期待 skill 正常運作之前，請先確認 agent 能呼叫 RUBE_SEARCH_TOOLS。接著，使用 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 搭配 toolkit _2chat；如果 connection 不是 ACTIVE，請完成回傳的 authentication flow。

Agent 在執行前需要的輸入

要讓 -2chat-automation 發揮較好的效果，請提供 agent 明確的操作目標、目標 2chat object 或 workflow、你已知的必要欄位，以及任何限制條件。較弱的 prompt 是：「Use 2chat to handle this.」較好的 prompt 是：「Use -2chat-automation to find the current Rube tools for sending a 2chat message, confirm the _2chat connection is active, show me the required fields, and only execute after I provide the recipient, message body, and any required identifiers.」

這樣做效果更好，因為 agent 可以把探索、驗證身分、收集欄位與執行分開處理，而不是自行編造缺少的值。

建議的執行流程

可靠的 -2chat-automation 使用方式應依照以下順序：

1. 要求 agent 針對確切的 2chat 任務使用 RUBE_SEARCH_TOOLS 搜尋 tools。
2. 請它整理可用的 tool slugs、required inputs、optional inputs 與可能的風險點。
3. 使用 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 確認 _2chat connection。
4. 補上 Rube 回傳 schema 中缺少的值。
5. 若 action 較敏感，先要求 dry-run summary。
6. 只有在 agent 已將你的請求對應到探索出的 schema 後，才執行。

這個模式對於 -2chat-automation for Workflow Automation 特別重要，因為小小的欄位不匹配就可能讓週期性流程失敗。

優先閱讀的 repository 檔案

先從 composio-skills/-2chat-automation/SKILL.md 開始。這個 repository 沒有為此 skill 提供額外 scripts、rules、references 或 README files，因此核心實作指引集中在該檔案中。閱讀時應特別留意 prerequisites、setup steps、tool discovery pattern 與 core workflow pattern，不要把這個 skill 當成完整的 business-process template。

-2chat-automation skill 常見問題

-2chat-automation 適合初學者嗎？

可以，前提是你的 AI client 已支援 MCP，而且你能完成 connection flow。初學者不應跳過 discovery step。這個 skill 本身很短，但它的安全性來自使用 Rube 的即時 tool search 與 connection management，而不是背誦 2chat commands。

它比一般 prompt 好在哪裡？

一般 prompt 可能只會要求 model「use 2chat」，但 model 未必知道目前的 Composio tool names 或 required schema。-2chat-automation skill 會要求 agent 先探索 live tools、檢查 _2chat connection，並使用回傳的 schema。這能降低幻覺參數與呼叫失敗的機率。

什麼時候不該使用這個 skill？

如果你只需要離線文件、無法連接 Rube MCP、沒有相關 2chat 帳號授權，或需要預先建好的端到端 campaign workflow，就不應使用它。這個 skill 提供的是 Rube MCP 的執行模式，不是完成版的訊息策略或合規審查。

它需要 API keys 嗎？

上游 setup notes 說明，將 https://rube.app/mcp 加為 MCP server 時，該 endpoint 不需要 API keys。你仍然需要透過 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 建立有效的 2chat connection，而且 Rube 回傳的任何 authentication link 都必須在執行前完成。

如何改進 -2chat-automation skill

用明確意圖改進 -2chat-automation prompts

最大的品質提升來自清楚說明具體的 2chat 任務。不要只說「automate my messages」，而是改成：「Search Rube tools for the current 2chat action that can send or schedule this message, list required fields, then ask me for missing values before execution.」明確的意圖能幫助 RUBE_SEARCH_TOOLS 回傳更相關的 schema 與 execution plan。

避免常見失敗模式

常見問題包括 _2chat connection 未啟用、跳過 tool discovery、缺少 required fields，以及沿用過時的 tool name 假設。請要求 agent 證明每一步：在呼叫 execution tool 前，顯示探索到的 tool slug、required schema、connection status，以及最終 payload summary。

根據第一次輸出持續調整

取得第一次 discovery result 後，請根據回傳的 schema 細化任務。如果 Rube 顯示你尚未提供的 required fields，就把這些值補進 prompt。如果多個 2chat tools 看起來相似，請要求 agent 在選擇前依 required inputs、side effects，以及是否符合你的 workflow 進行比較。

加入本地操作規則

在 production 使用時，請將 -2chat-automation 搭配你自己的 guardrails：要求在發送訊息前先取得核准、定義允許的 recipients 或 accounts、記錄已執行的 actions，並指定哪些資料絕對不能放進 prompts。這些規則能讓這個 skill 從方便的 connector，提升為更安全的 workflow automation component。