AC whoop-lab
Получайте, анализируйте, стройте графики и отслеживайте данные о здоровье WHOOP (восстановление, ВСР, ЧСС покоя, сон, нагрузка, тренировки). Используйте, когда: запрашиваете любые метрики WHOOP; генерируете визуальные графики или панели мониторинга; планируете, отслеживаете или отчитываетесь об эксперименте по здоровью (с автоматическим захватом базовых показателей, сегментацией после тренировки); регистрируете статистику в Obsidian; коррелируете данные о здоровье с жизненным контекстом; или проактивно отмечаете подавленные тенденции восстановления. Обрабатывает OAuth, обновление токенов, полную пагинацию истории и научную интерпретацию метрик (диапазоны ВСР по возрасту, сигналы перетренированности, цели стадий сна, контекст приема лекарств).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch, analyze, chart, and track WHOOP health data (recovery, HRV, RHR…»
Fetch, analyze, chart, and track WHOOP health data (recovery, HRV, RHR, sleep, strain, workouts). Use when: querying any WHOOP metric; generating visual charts or dashboards; planning, monitoring, or reporting on a health experiment (with auto-captured baselines, post-workout segmentation); logging stats to Obsidian; correlating health data with life context; or proactively flagging suppressed recovery trends. Handles OAuth, token refresh, full history pagination, and science-backed metric interpretation (HRV ranges by age, overtraining signals, sleep stage targets, medication context).
Получайте, анализируйте, стройте графики и отслеживайте данные о здоровье WHOOP (восстановление, ВСР, ЧСС покоя, сон, нагрузка, тренировки).
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 13. 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 64/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Шаги. Шагов: 47
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3206 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- 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)
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -31 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 593 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.