SKILLEMALL.ai

BD garmin-pulse

Синхронизирует ежедневные данные о здоровье и фитнесе из Garmin Connect в файлы markdown. Сон, активность, пульс, стресс, уровень энергии, ВСР, сатурация кислорода, вес, гидратация, статус тренировки, оценки выносливости/рельефа, прогнозы гонок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Syncs daily health and fitness data from Garmin Connect into markdown…»

Syncs daily health and fitness data from Garmin Connect into markdown files. Sleep, activity, heart rate, stress, body battery, HRV, SpO2, weight, hydration, training status, endurance/hill scores, race predictions.

ClawHub Agent Skills автор: Konstantin Trufanov v2.2.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 072 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Синхронизирует ежедневные данные о здоровье и фитнесе из Garmin Connect в файлы markdown.

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

ПроцедураИнфраструктуратип 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
Когда включается вес 12
20
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 Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:77
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Linux/WSL: `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-execpolicy-bypass README.md:78
    Запуск PowerShell с обходом execution policy (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Windows: `powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"`
    в кавычках

Просканировано файлов: 5. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1072 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it claims: it syncs Garmin health data to local markdown files, with sensitive token and health-data storage disclosed.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 авг. 2026 г.