SKILLEMALL.ai

FB apple-watch

Синхронизация данных о здоровье Apple Watch через приложение Health Auto Export. Используйте при запросе данных о сне, частоте сердечных сокращений, шагах, тренировках или любых других метриках здоровья. Также используйте при настройке или устранении неполадок конвейера данных о здоровье.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Apple Watch health data sync via Health Auto Export app. Use when quer…»

Apple Watch health data sync via Health Auto Export app. Use when querying sleep, heart rate, steps, workouts, or any health metrics. Also use when setting up or troubleshooting the health data pipeline.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка F
ClawHub Agent Skills автор: LainNet-42 v1.0.0 3 файла тело ≈ 2 910 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Синхронизация данных о здоровье Apple Watch через приложение Health Auto Export.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

ПроцедураИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
F
38/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
7
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 8

  • высокая Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:41
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    Register-ScheduledTask -TaskName "HealthSyncServer" -Action $action -Trigger $trigger -RunLevel Highest -Force
  • высокая Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:47
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    cat > ~/Library/LaunchAgents/com.health-sync.server.plist << 'EOF'
  • высокая Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:65
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.health-sync.server.plist
  • высокая Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:219
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    Register-ScheduledTask -TaskName "HealthSyncServer" -Action $action -Trigger $trigger -RunLevel Highest -Force
  • высокая Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:224
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    # create plist at ~/Library/LaunchAgents/com.health-sync.server.plist
Средние и низкие: 3
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:73
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup python3 server.py > server.log 2>&1 &
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:234
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup python3 server.py > server.log 2>&1 &
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:270
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    python -c "import json; print(json.load(open('.env.json'))['api_key'])"
    в кавычках

Просканировано файлов: 3. 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 69/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2910 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 203 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears intended for local Apple Watch health syncing, but it handles sensitive health data with overly broad persistence, privilege, sharing, and network exposure defaults.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.