SKILLEMALL.ai

AB concept2

Получение и анализ данных тренировок Concept2 Logbook через API с анализом зон пульса и отслеживанием тенденций. Используйте, когда пользователь хочет получить данные о тренировках по гребле/лыжам/велосипеду, проанализировать зоны сердечного ритма, отслеживать тенденции тренировок с течением времени, получить сводки тренировок с анализом производительности или оценить эффективность тренировок. Функции включают распределение зон пульса (5-зонная модель), еженедельный анализ тенденций, оценку постоянства темпа, отслеживание улучшений и персонализированные рекомендации по тренировкам. Требуется токен доступа к Concept2 API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch and analyze Concept2 Logbook workout data via API with pulse zon…»

Fetch and analyze Concept2 Logbook workout data via API with pulse zone analysis and trend tracking. Use when the user wants to retrieve rowing/skiing/biking workouts, analyze heart rate zones, track training trends over time, get workout summaries with performance insights, or evaluate training effectiveness. Features include pulse zone distribution (5-zone model), weekly trend analysis, pace consistency evaluation, improvement tracking, and personalized training recommendations. Requires Concept2 API access token.

ClawHub Agent Skills автор: Katla v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 413 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Получение и анализ данных тренировок Concept2 Logbook через API с анализом зон пульса и отслеживанием тенденций.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияРазработкаТексты и документыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 4. 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 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1413 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 521 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed Concept2 workout-analysis helper, but users should treat its API token and fitness data as sensitive.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.