SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF fitbit-connector

Коннектор данных Fitbit для OpenClaw. Предоставляет компактные инструменты для аутентификации/получения/хранения/качества; OpenClaw выполняет все рассуждения по коучингу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fitbit data connector skill for OpenClaw. Exposes compact auth/fetch/s…»

Fitbit data connector skill for OpenClaw. Exposes compact auth/fetch/store/quality tools; OpenClaw performs all coaching reasoning.

ClawHub Agent Skills автор: Joao Driessen v1.0.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 1 339 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Коннектор данных Fitbit для OpenClaw.

Как процесс F 39/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/env.example

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
53
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
39/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/env.example
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Обфускация obf-base64-blob backups/pipeline/20260324T221025Z/fitbit_tokens.json:2
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "access_token": "eyJh…mIH
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob backups/pipeline/20260325T221041Z/fitbit_tokens.json:2
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "access_token": "eyJh…mIH
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob backups/pipeline/20260326T221127Z/fitbit_tokens.json:2
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "access_token": "eyJh…mIH
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob backups/pipeline/20260327T181048Z/fitbit_tokens.json:2
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "access_token": "eyJh…mIH
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob backups/pipeline/20260328T094629Z/fitbit_tokens.json:2
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "access_token": "eyJh…mIH
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob backups/pipeline/20260328T181022Z/fitbit_tokens.json:2
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "access_token": "eyJh…mIH
    в кавычках

Просканировано файлов: 80. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/env.example

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/env.example
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/env.example
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Шаги. Шагов: 64
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1339 токенов

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
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -35 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 131 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a broadly disclosed health-data connector, but the package includes real-looking Fitbit OAuth token backups and private calendar/log artifacts that should not be distributed.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.