SKILLEMALL.ai

BD apple-health-analysis

Комплексный анализ данных Apple Health. Потоково анализирует XML из export.zip (поддерживает большие файлы 1-2 ГБ), извлекает ключевые показатели, такие как RHR/HRV/VO₂Max/сон/шаги/сатурация кислорода, динамически калибрует референсные диапазоны на основе личной информации пользователя (возраст/пол/рост/вес/история болезней), генерирует персонализированный интерактивный HTML-отчет (с 6 графиками Chart.js). Сценарии использования: когда пользователь говорит «Помоги проанализировать мои данные о здоровье», «Посмотри мои данные Apple Health», «Сгенерируй отчет о здоровье», «Проанализируй тенденции активности/сна/пульса».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Apple Health 数据全景分析。从 export.zip 流式解析 XML(支持 1-2GB 大文件),提取 RHR/HRV/VO₂…»

Apple Health 数据全景分析。从 export.zip 流式解析 XML(支持 1-2GB 大文件),提取 RHR/HRV/VO₂Max/睡眠/步数/血氧等核心指标,基于用户个人信息(年龄/性别/身高/体重/病史)动态校准参考范围,生成个性化交互式 HTML 报告(含 6 张 Chart.js 图表)。使用场景:用户说「帮我分析健康数据」「看看我的 Apple Health 数据」「生成健康报告」「分析运动/睡眠/心率趋势」时使用。

ClawHub Agent Skills автор: Gloriaameng v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 055 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Комплексный анализ данных Apple Health.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/parse_health.py:30
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    'HKQu…Max',
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/parse_health.py:154
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    vo2   = monthly_mean(raw.get('HKQu…Max', []))
    в кавычках

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (apple-health-analysis) не совпадает с папкой (iwatch-health-data-analysis)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1055 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 223 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Apple Health report skill has a coherent purpose, but it handles sensitive health data with under-disclosed browser/network and local-file risks that users should review first.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.