SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC fitness-planner

Помощник по планированию фитнеса, поддерживает создание планов тренировок, запись посещений, статистику еженедельных отчетов, периодизацию тренировок, отслеживание прогресса по группам мышц, многомерную обратную связь, объяснение упражнений и поиск видеоуроков. Ключевые слова: фитнес, план тренировок, запись посещений, что тренировать сегодня, спорт, цикл, группы мышц, состояние восстановления, объяснение упражнений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«健身规划助手，支持训练计划生成、打卡记录、统计周报、周期化训练、肌群进展追踪、多维度反馈、动作讲解和视频教学搜索。触发词：健身、训练计划、打…»

健身规划助手，支持训练计划生成、打卡记录、统计周报、周期化训练、肌群进展追踪、多维度反馈、动作讲解和视频教学搜索。触发词：健身、训练计划、打卡、今天练什么、运动、周期、肌群、恢复状态、动作讲解。

ClawHub Agent Skills автор: DeviosLang v1.4.1 MIT-0 39 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 194 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Помощник по планированию фитнеса, поддерживает создание планов тренировок, запись посещений, статистику еженедельных отчетов, периодизацию тренировок…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:55
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…wQp+7C4n…9JQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/daily_reminder.sh:50
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    USER_ID="o9…@….wechat"
    в кавычках

Просканировано файлов: 39. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1194 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 97: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The fitness planner is mostly legitimate, but its video search and reminder script need review because they can run shell commands and send workout details to a fixed WeChat recipient.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.