SKILL·6E85A7

converting-email-templates

mailtrap
Aktualisiert 27 days ago
4 Ansichten
9
1
9
Auf GitHub ansehen
Metaai

Über

Diese Fähigkeit wandelt E-Mail-Vorlagen von Anbietern wie SendGrid oder Mailgun in eine Mailtrap-kompatible Handlebars-Syntax um. Sie verarbeitet einzelne Dateien, Massenverzeichnisse oder Inline-HTML und nutzt sowohl Mustererkennung als auch LLM-Intelligenz für Sonderfälle. Verwenden Sie sie bei der Migration von Vorlagen zu Mailtrap, um die Syntaxkonvertierung zu automatisieren.

Schnellinstallation

Claude Code

Empfohlen
Primär
npx skills add mailtrap/mailtrap-skills -a claude-code
Plugin-BefehlAlternativ
/plugin add https://github.com/mailtrap/mailtrap-skills
Git CloneAlternativ
git clone https://github.com/mailtrap/mailtrap-skills.git ~/.claude/skills/converting-email-templates

Kopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren

Dokumentation

Converting email templates

Purpose

Automatically convert email templates from other email service providers into Mailtrap-compatible Handlebars syntax. Handles both deterministic pattern conversions (via a Python script) and complex edge cases (via LLM intelligence).

Related skills: using-email-templates (Handlebars syntax, API template send), sending-emails (stream bases and auth), authorizing-api-requests (tokens, env vars, account_id resolution — needed when creating templates or sending via the Templates API after conversion).

Input

  • Source provider (required): sendgrid, mailgun, mandrill-handlebars, mandrill-mergetags, postmark, brevo, or ses
  • Input: a single template file path, a directory of .html template files, or raw HTML pasted inline
  • Output directory (optional): defaults to a /converted/ subdirectory next to the input

If the user does not specify the source provider, ask before proceeding. If the user provides template HTML inline (pasted in chat), save it to a temporary .html file first.

Workflow

Step 1: Detect mode

Fast mode (default): For providers with deterministic conversion patterns. The Python script handles these reliably.

Deep mode: Triggered when:

  • Provider is brevo AND the template contains nested loops, multiple filters, or complex conditional nesting
  • The script flags patterns that could benefit from LLM judgment
  • The user explicitly requests deep mode
  • Inline HTML is provided (run LLM conversion directly)

Step 2: Run the converter script

Execute the Python converter script:

python3 {skill_dir}/scripts/converter.py \
  --provider {provider} \
  --input {input_path} \
  --output {output_dir}

Where {skill_dir} is the directory containing this SKILL.md file.

Read the output:

  • Exit code 0: clean conversion, no flags. Proceed to Step 4.
  • Exit code 1: conversion completed with flags. Proceed to Step 3.
  • Exit code 2: error. Report to user and stop.

Read the .report.txt file(s) generated alongside each converted template. For bulk conversions, also read _summary.txt.

Note: When flags are present, the script automatically:

  • Prepends a <!-- WARNING: ... --> comment at the top of the converted file
  • Wraps unsupported syntax in <!-- FLAGGED [RULE]: message --> HTML comments so the file can be pasted into the Mailtrap editor without triggering parser errors

Step 3: Handle flags (Deep mode)

For each flag in the report:

  1. Read the flagged line in the original template.
  2. Consult references/conversion-rules.md for the specific rule and recommended action.
  3. Categorize the flag:
    • App-layer change required (e.g., formatDate, comparison helpers): Cannot be resolved in the template. Report to the user with a clear explanation of what they need to change in their application code. Suggest the replacement variable name.
    • Template-level fix possible (e.g., Brevo nested loops, Mandrill mc:edit regions): Apply the conversion using LLM judgment. Show the user the before/after and ask for confirmation before writing.
    • Ambiguous (e.g., Postmark closing tag mismatch): Show the user both the original context and the converted output. Ask them to verify.

Present flags grouped by category:

## Conversion Complete

### Auto-converted: [count] changes
[Brief summary or collapsed details]

### Needs your application code: [count] flags
[For each: what to change, why, suggested variable name]

### Needs verification: [count] flags
[For each: show before/after, ask for confirmation]

Step 4: Present results

Single file:

Converted: {filename}
Changes: [count] | Flags: [count]
Output: {output_path}

[Show the conversion report summary]
[If flags exist, show the categorized flag breakdown from Step 3]

Bulk conversion:

Converted: [count] files
Total changes: [count] | Total flags: [count]
Clean: [count] files | Needs review: [count] files
Output: {output_dir}

[Show the summary report]
[List files needing review with their specific flags]

Step 5: API field mapping reminder

After template conversion, always remind the user about the API-side changes they need to make. Reference the quick mapping table:

ProviderOld template fieldOld variables fieldMailtrap fieldMailtrap variables
SendGridtemplate_idpersonalizations[].dynamic_template_datatemplate_uuidtemplate_variables
Mailguntemplatet:variablestemplate_uuidtemplate_variables
Mandrilltemplate_nameglobal_merge_vars + merge_varstemplate_uuidtemplate_variables
PostmarkTemplateId/TemplateAliasTemplateModeltemplate_uuidtemplate_variables
BrevotemplateIdparamstemplate_uuidtemplate_variables
Amazon SESTemplateName/TemplateArnTemplateDatatemplate_uuidtemplate_variables

Only show the row for the provider that was just converted.

Inline conversion (no file)

If the user pastes template HTML directly in chat instead of providing a file path:

  1. Identify the source provider (ask if not stated).
  2. Apply the conversion rules from references/conversion-rules.md directly using LLM intelligence.
  3. Comment out unsupported syntax in the converted output by wrapping it in <!-- FLAGGED [RULE]: message --> HTML comments (same format as the script). This prevents editor errors when the user pastes the output into Mailtrap.
  4. If there are flags, prepend a <!-- WARNING: ... --> comment at the top of the converted output noting how many flagged patterns need resolution.
  5. Present the converted Handlebars output with a list of changes made.
  6. Flag any patterns that need app-layer changes.
  7. Offer to save the result to a file.

This mode always uses Deep mode (LLM) since there is no file to pass to the script.

Rules

  • Never silently skip a flagged pattern. Every flag must be reported to the user.
  • Never modify the original file. Converted output always goes to the output directory.
  • Preserve HTML structure. Only modify template syntax (variables, conditionals, loops, helpers). Do not touch HTML tags, attributes, CSS, or non-template content.
  • When in doubt, flag. If a pattern is ambiguous, flag it for manual review rather than making an incorrect conversion.
  • Report counts. Always show the number of changes and flags so the user knows the scope.
  • One provider at a time. If a directory contains templates from multiple providers, ask the user to separate them or specify the provider for the batch.

GitHub Repository

mailtrap/mailtrap-skills
Pfad: skills/converting-email-templates
0
FAQ

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Skill converting-email-templates?

converting-email-templates ist ein Claude Skill von mailtrap. Skills bündeln Anweisungen und Ressourcen, die Claude bei Bedarf lädt, um Aufgaben rund um converting-email-templates ohne zusätzliche Eingaben auszuführen.

Wie installiere ich converting-email-templates?

Verwende die Installationsbefehle auf dieser Seite: Füge converting-email-templates als Plugin zu Claude Code hinzu oder klone das Repository in dein Skills-Verzeichnis. Starte Claude danach neu, damit der Skill geladen wird.

Zu welcher Kategorie gehört converting-email-templates?

converting-email-templates gehört zur Kategorie Meta.

Kann ich converting-email-templates kostenlos nutzen?

Ja. converting-email-templates ist auf AIMCP gelistet und kann kostenlos installiert werden.

Verwandte Skills

content-collections
Meta

Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.

Skill ansehen
polymarket
Meta

Diese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.

Skill ansehen
creating-opencode-plugins
Meta

Diese Fähigkeit unterstützt Entwickler dabei, OpenCode-Plugins zu erstellen, die in über 25 Ereignistypen wie Befehle, Dateien und LSP-Operationen eingreifen. Sie bietet die Plugin-Struktur, Event-API-Spezifikationen und Implementierungsmuster für JavaScript/TypeScript-Module. Nutzen Sie sie, wenn Sie den Lebenszyklus des OpenCode KI-Assistenten mit benutzerdefinierter ereignisgesteuerter Logik abfangen, überwachen oder erweitern müssen.

Skill ansehen
sglang
Meta

SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.

Skill ansehen