BB strava-training-coach
AI-тренер по бегу, предотвращающий травмы путем ежедневного мониторинга вашей тренировочной нагрузки в Strava. Обнаруживает опасные скачки пробега, дисбаланс интенсивности и пробелы в восстановлении, используя научно обоснованные спортивные данные (правило 80/20, соотношение острой/хронической нагрузки), а затем отправляет умные оповещения в Discord или Slack до того, как проблемы перерастут в травмы. Используйте, когда: - "Я перетренировываюсь?" — Анализ еженедельного пробега и интенсивности на предмет риска травм - "Проверь мою тренировочную нагрузку" — Ежедневный анализ ваших активностей в Strava - "Отправь мне отчет о тренировках" — Генерация еженедельного отчета с тенденциями за 4 недели - "Безопасен ли мой беговой километраж?" — Расчет соотношения острой/хронической нагрузки (ACWR) - "Настроить автоматические оповещения о тренировках" — Планирование ежедневных проверок через cron - Мониторинг сердечного ритма, чтобы убедиться, что легкие дни действительно легкие (соответствие правилу 80/20) - Отслеживание пробелов в восстановлении и последовательных серий - Опциональная интеграция с кольцом Oura для оценки сна и готовности В отличие от базовых навыков работы с данными Strava, этот тренер активно отслеживает ваши паттерны ежедневно и оповещает вас до того, как проблемы перерастут в травмы — на основе исследований Seiler (2010), Gabbett (2016) и Stoggl & Sperlich (2014). Безопасность: нет жестко закодированных секретов, проверка входных данных, маскирование логов, проверка URL веб-хуков, безопасное хранение токенов (XDG, права доступа 0600), ограничение скорости, тайм-ауты запросов 30 секунд.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI running coach that prevents injuries by monitoring your Strava trai…»
AI running coach that prevents injuries by monitoring your Strava training load daily. Detects dangerous mileage spikes, intensity imbalances, and recovery gaps using evidence-based sports science (80/20 rule, acute:chronic workload ratio), then sends smart alerts to Discord or Slack before problems become injuries. Use when: - "Am I overtraining?" — Analyze weekly mileage and intensity for injury risk - "Check my training load" — Run a daily analysis of your Strava activities - "Send me a training report" — Generate a weekly summary with 4-week trends - "Is my running mileage safe?" — Calculate acute:chronic workload ratio (ACWR) - "Set up automated training alerts" — Schedule daily checks via cron - Monitoring heart rate to ensure easy days are actually easy (80/20 compliance) - Tracking recovery gaps and consistency streaks - Optional Oura ring integration for sleep and readiness scores Unlike basic Strava data skills, this coach actively monitors your patterns daily and alerts you before problems become injuries — backed by research from Seiler (2010), Gabbett (2016), and Stoggl & Sperlich (2014). Security: No hardcoded secrets, input validation, log redaction, webhook URL validation, secure token storage (XDG, 0600 permissions), rate limiting, 30s request timeouts.
AI-тренер по бегу, предотвращающий травмы путем ежедневного мониторинга вашей тренировочной нагрузки в Strava.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- 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 Утечка данных
exfil-webhook-urlSKILL.md:69URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)export DISCORD_WEBHOOK_URL=https://discord.com/api/webhooks/...
заглушка -
низкая Утечка данных
exfil-webhook-urlSKILL.md:75URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)export SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/...
заглушка
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1294 символов, лимит 1024 - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1612 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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: 10. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 1293: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.