SKILLEMALL.ai

AB hercycle

Компаньон по интеллекту женского цикла. Читает биометрические данные Whoop (ВСР, восстановление, сон, температура кожи) и фазу менструального цикла, чтобы понять, в какой гормональной «сезон» находится пользователь — и предпринимает умные, учитывающие фазу действия. Используйте, когда пользователь спрашивает о фазе своего цикла, энергии, настроении, что есть, как интенсивно тренироваться, когда назначать важные встречи или хочет получить любую рекомендацию на основе Whoop, адаптированную к его гормональному циклу. НЕ трекер менструации — слой биометрического интеллекта, который рассматривает цикл как источник силы, а не как проблему.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Women's cycle intelligence companion. Reads Whoop biometric data (HRV,…»

Women's cycle intelligence companion. Reads Whoop biometric data (HRV, recovery, sleep, skin temperature) and menstrual cycle phase to understand which hormonal "season" the user is in — and takes smart, phase-aware actions. Use when the user asks about their cycle phase, energy, mood, what to eat, how hard to train, when to schedule important meetings, or wants any Whoop-powered recommendation tailored to their hormonal cycle. NOT a period tracker — a biometric intelligence layer that treats the cycle as a source of power, not a problem.

ClawHub Agent Skills автор: gloria-zhang1 v1.0.0 4 файла тело ≈ 969 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Компаньон по интеллекту женского цикла.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
55
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 72/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 969 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 544 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears to handle sensitive reproductive-health and biometric data, but its activation and possible external actions are not scoped tightly enough for that sensitivity.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.