SKILLEMALL.ai

AC biohub

Доступ к биометрическим данным пользователя из Biohub — WHOOP, Oura, Fitbit, Apple Health и Garmin (восстановление, сон, нагрузка, ВСР, SpO₂); непрерывный мониторинг глюкозы FreeStyle Libre (время в целевом диапазоне, GMI); биомаркеры из анализов крови; состав стека добавок и история приема; ежедневное питание; состав тела (с помощью калиперов / весов / DEXA) с 3D-анатомическим симулятором, управляемым данными FFMI + BF % + 7-точечного калипера; оценка биологического возраста в стиле WHOOP-Age; и пользовательские фазы отслеживания (набор массы, сушка, курсы добавок). Используйте, когда пользователь спрашивает о своем показателе восстановления, качестве сна, тенденциях ВСР, готовности к тренировкам, результатах анализов крови, эффектах добавок, уровне глюкозы / времени в целевом диапазоне, биологическом возрасте, составе тела, потере жира, как бы он выглядел при целевом проценте жира, или хочет получить сводку состояния здоровья на основе своих биометрических данных. Многоисточниковый дизайн — запросы к `daily_metrics` не зависят от источника. Не является медицинской консультацией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Access the user's biohub — WHOOP, Oura, Fitbit, Apple Health, and Garm…»

Access the user's biohub — WHOOP, Oura, Fitbit, Apple Health, and Garmin biometrics (recovery, sleep, strain, HRV, SpO₂); FreeStyle Libre continuous glucose (time-in-range, GMI); blood-panel biomarkers; supplement stack and intake history; daily nutrition; body composition (calipers / scale / DEXA) with a 3D anatomical simulator driven by FFMI + BF % + 7-site caliper data; a WHOOP-Age-style biological-age estimate; and user-defined tracking phases (bulks, cuts, supplement courses). Use when the user asks about their recovery score, sleep quality, HRV trends, training readiness, blood-work results, supplement effects, glucose / time-in-range, biological age, body composition, fat loss, what they would look like at a target body fat, or wants a health status update grounded in their own biometric data. Multi-source design — queries on `daily_metrics` are source-agnostic. Not medical advice.

ClawHub Agent Skills автор: maxnau89 v0.5.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 389 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Доступ к биометрическим данным пользователя из Biohub — WHOOP, Oura, Fitbit, Apple Health и Garmin (восстановление, сон, нагрузка, ВСР, SpO₂); непрерывный…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаОбучениеОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2389 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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)
    • +3Длина description 901: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent read-only wellness skill for local biometric data, but users should treat its health data as sensitive when using any cloud-hosted LLM.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 июл. 2026 г.