SKILLEMALL.ai

AC withings-family

Получает данные о здоровье из API Withings для нескольких членов семьи, включая вес, состав тела (жир, мышцы, кости, вода), активность и сон. Используйте этот навык, когда пользователь спрашивает о своих или семейных данных Withings, истории веса, показателях тела, ежедневных шагах, качестве сна или любых измерениях здоровья с устройств Withings.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetches health data from the Withings API for multiple family members…»

Fetches health data from the Withings API for multiple family members including weight, body composition (fat, muscle, bone, water), activity, and sleep. Use this skill when the user asks about their or their family's Withings data, weight history, body metrics, daily steps, sleep quality, or any health measurement from Withings devices.

ClawHub Agent Skills автор: Oliver Drobnik v1.1.2 4 файла тело ≈ 1 843 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Получает данные о здоровье из API Withings для нескольких членов семьи, включая вес, состав тела (жир, мышцы, кости, вода), активность и сон.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктураДанные 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
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1843 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 339 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +4Есть примеры (19 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill does what it says, but it handles family health records and persistent OAuth tokens with enough storage and consent gaps that users should review it carefully before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.