SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC whoop

Синхронизация данных о здоровье WHOOP (восстановление, сон, нагрузка, тренировки) в файлы markdown для анализа здоровья с помощью ИИ. Используйте, когда пользователь спрашивает о данных WHOOP, показателях здоровья, уровне восстановления, анализе сна, ВСР, отслеживании нагрузки или хочет получать ежедневные отчеты о здоровье. Триггеры: «WHOOP», «recovery score», «HRV», «sleep debt», «strain», «health sync», «健康数据», «恢复分数», «睡眠», «心率变异性».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Sync WHOOP health data (recovery, sleep, strain, workouts) to markdown…»

Sync WHOOP health data (recovery, sleep, strain, workouts) to markdown files for AI-powered health insights. Use when user asks about WHOOP data, health metrics, recovery scores, sleep analysis, HRV, strain tracking, or wants daily health reports. Triggers on "WHOOP", "recovery score", "HRV", "sleep debt", "strain", "health sync", "健康数据", "恢复分数", "睡眠", "心率变异性".

ClawHub Agent Skills автор: aikong-cmd v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 598 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Синхронизация данных о здоровье WHOOP (восстановление, сон, нагрузка, тренировки) в файлы markdown для анализа здоровья с помощью ИИ.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (whoop) не совпадает с папкой (whoop-health-sync)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 598 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 363 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill’s health-sync purpose is mostly coherent, but it ships a populated WHOOP OAuth token file and has weak handling around long-lived health-data access.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.