AB oura-data
Получайте личные данные вашего Oura Ring через официальный Oura API v2, используя Python-инструмент `oura-cli` без зависимостей. Используйте этот навык, когда пользователь спрашивает о своем сне (оценка, общая продолжительность/глубокий/REM/легкий сон, эффективность, время отхода ко сну, ВСР, ЧСС в покое), ежедневной готовности, активности (шаги, калории, расстояние ходьбы), частоте сердечных сокращений, тренировках, уровне кислорода в крови (SpO2), уровне стресса, отклонении температуры тела или любых других биометрических показателях, отслеживаемых вашим Oura Ring. Также используйте, когда пользователь спрашивает «как я спал», «я восстановился», «стоит ли сегодня напрягаться», «стоит ли отдыхать» или хочет получить исторические данные за определенные даты или диапазоны дат. Предполагается, что `oura-cli` клонирован локально и авторизован через OAuth; если нет, навык предоставит инструкции по настройке.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch the user's personal Oura Ring health data via the official Oura…»
Fetch the user's personal Oura Ring health data via the official Oura API v2, using the zero-dependency `oura-cli` Python tool. Use this skill when the user asks about their sleep (score, total/deep/REM/light duration, efficiency, bedtime, HRV, resting heart rate), daily readiness, activity (steps, calories, walking distance), heart rate, workouts, blood oxygen (SpO2), stress levels, body temperature deviation, or any other biometric tracked by their Oura Ring. Also use when the user asks "how did I sleep", "am I recovered", "should I push hard today", "should I rest", or wants historical data for specific dates or date ranges. Assumes `oura-cli` is cloned locally and OAuth-authorized; if not, the skill provides setup instructions.
Получайте личные данные вашего Oura Ring через официальный Oura API v2, используя Python-инструмент oura-cli без зависимостей.
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1640 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 741 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.